机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

文章

大语言模型·2024-03-08
xuyy秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
8 会员关注
一、议题说明:随着新技术的革新,大模型从感知智能向认知智能跃迁,具备了一定的推理能力,在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术,金融机构可以更好地理解和响应用户需求,让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术,融合金融行业的知识...(more)
专栏: 趋势观点
浏览1068
系统运维·2024-03-07
menglunyang中国银行 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
9 会员关注
 近年来,随着应用系统规模的不断扩大,以及主机下移X86平台、小机下移X86平台的快速进行,使得X86平台的分区数急速上涨;不仅如此,随着应用系统复杂性的不断提高和新技术的不断演进,中间件的种类也在不断增长。根据一体化监控平台显示,团队每日需要处理的三级以上的告警条数高达...(more)
专栏: 最佳实践
浏览689
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智能化运维·2024-03-07
jason2006xu昆仑银行 擅长领域:系统运维, 监控, 云计算
45 会员关注
1、背景随着业务创新以及分布式架构、微服务、大数据、人工智能等技术演进,使得银行业IT运维面临软硬件数量激增、应用和架构复杂化、变更频繁、调用链显著增长、运维数据井喷等困难和挑战。运维技术在各行各业的重要性越来越高,特别在商业银行使用更广、更深,由于商业银行...(more)
专栏: 趋势观点
浏览1159
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大语言模型·2024-02-22
Luga LeeNone 擅长领域:云计算, 容器, 容器云
40 会员关注
深度学习框架是一种软件工具集,基于高层次编程语言或底层机器语言,旨在帮助深度学习开发者更方便、快速地编写和运行深度学习模型。它提供了一个抽象层,位于用户和底层模型之间,简化了深度学习应用程序的开发过程。深度学习框架的目标是为开发人员创造一个友好的环境,使他们能...(more)
浏览525
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系统运维·2024-01-11
haizdl大连 擅长领域:灾备, 存储, 服务器
1228 会员关注
一、引言从九十年代到今天,应该说信息化技术发展经历了快速发展的三十多年。尤其是互联网催生出来的各种信息化技术使得IT从业务的辅助角色逐步变成了业务的推动,甚至是主导角色。同样作为保障企业信息系统安全运行的运维行业也从原来的手动逐步发展到自动,又从自动发展到智...(more)
专栏: 趋势观点
浏览518
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智能运维·2023-07-27
郑金辉某公司 擅长领域:云计算, 大数据, 系统运维
58 会员关注
最近跟几个做自动化运维的人聊过一些关于运维的话题,我有了一些心得,记录下来,以供研讨。众所周知,IT在技术和业务的双轮驱动下,在不归路上狂奔,丝毫没有减速的迹象。IT运维也变得前所未有的复杂,单纯的靠人工和工具的已经不能解决问题了,之后开始出现自动化运维工具,自动运维的概...(more)
浏览505
智能运维·2023-07-27
郑金辉某公司 擅长领域:云计算, 大数据, 系统运维
58 会员关注
“酒困路长惟欲睡,日高人渴漫思茶。”整天活在自己精心编织的以忙为借口的工作藩篱下,实在是有点昏昏欲睡。最近跟几个客户谈及自动化运维,支撑过程中团队内部也有一些分歧,我自己也有很多疑问,干脆就立一个自动化运维的题目深入学习一下。一、康威定律不知道从什么时候开始,...(more)
浏览416
智能运维·2023-07-26
郑金辉某公司 擅长领域:云计算, 大数据, 系统运维
58 会员关注
前几天看计世资讯的报告,核心观点是PaaS的黄金发展期到了,我非常认同。其实随着平台从IaaS上升到PaaS,系统复杂度日益提高,自动化运维(智能运维、AIOPS、IToA、IToM...)的机会也到来了,最近好件事都跟自动化运维相关,就是最好的证明。一、我们看到的一些趋势1、巨头们是怎么看...(more)
浏览591
智能运维·2023-07-26
郑金辉某公司 擅长领域:云计算, 大数据, 系统运维
58 会员关注
这几天一直在思考关于运维的事情。接着上次的思路说,跟不少客户都聊过这些问题,普遍认同随着业务上云,基本上也宣告传统运维走向了末路,不是非得去做智能运维,而是没得选择,随着数据上云和应用的微服务化,情况更是这样。一、运维的发展经历了哪些阶段从ITOM厂商的认知和行业发展...(more)
浏览494
智能运维·2023-07-25
郑金辉某公司 擅长领域:云计算, 大数据, 系统运维
58 会员关注
前阵子通过云课堂的方式跟同事们分享了我对AIOps的一些理解和认识,本来以为感兴趣的人不会很多,没想到反响还不错,不少人私信问我一些问题。这几天结合大家的问题,我做了一些总结和思考,整理如下:一、AIOps是必须的吗?从大的趋势上来讲,IT运维跟IT的整体发展,跟云计算大数据等技术...(more)
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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