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数据来源仍然是人工智能主要瓶颈
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：171
根据Appen本周发布的《人工智能和机器学习状况》报告，各机构仍在努力获取良好、干净的数据，以维持其人工智能和机器学习计划。 根据Appen对504名商业领袖和技术专家的调查，在人工智能的四个阶段中，数据来源；数据准备；模型训练和部署；人工主导的模型评[详细]
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一文聊聊SLAM技术在自动驾驶的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：94
定位在自动驾驶中占据着不可替代的地位，而且未来有着可期的发展。目前自动驾驶中的定位都是依赖RTK配合高精地图，这给自动驾驶的落地增加了不少成本与难度。试想一下人类开车，并非需要知道自己的全局高精定位及周围的详细环境，有一条全局导航路径并配合车[详细]
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机器学习中必学的四种交叉验证技术
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：179
介绍 考虑在数据集上创建模型，但它在看不见的数据上失败。 我们不能简单地将模型拟合到我们的训练数据中，然后坐等它在真实的、看不见的数据上完美运行。 这是一个过度拟合的例子，我们的模型已经提取了训练数据中的所有模式和噪声。为了防止这种情况发生，[详细]
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2023 年值得关注的十大机器学习趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：131
以下是关于 2022 年出现的机器学习趋势的指南： 机器学习操作化管理：机器学习操作化管理或 MLOps 的主要目的是简化机器学习解决方案的开发过程。MLOps 还有助于应对业务运营中出现的挑战，例如团队沟通、构建合适的 ML 管道以及大规模管理敏感数据。 强化学[详细]
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人工智能的未来是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：65
人工智能的使用可以促进人类发挥其潜力。如果在道德范围内使用，它将有助于人类的可持续未来。 人工智能正在以不可思议的方式影响着世界。该技术具有复杂的机器学习算法，使其能够处理大量数据。人工智能和复杂的机器学习算法可以使人类能够控制气候变化并提[详细]
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机器学习创造新的攻击面，需要专门的防御
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：195
由于几乎每个行业的企业都将人工智能(AI)技术集成到他们的硬件和软件产品中，机器学习(ML)输入和输出正变得越来越广泛地可供客户使用。这自然引起了恶意行为者的注意。 HiddenLayer的首席执行官ChristopherSestito谈到了机器学习安全注意事项以及企业应该担[详细]
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2023 年值得关注的十机器学习趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：157
机器学习创建的算法支持机器更好地理解人工智能与员工利益和业务目标保持一致。根据预测分析，到 2024 年机器学习将变得相当普遍。 2023 年值得关注的 10 大机器学习趋势 以下是关于 2022 年出现的机器学习趋势的指南： 1.机器学习操作化管理：机器学习操作[详细]
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人工智能和自动化 它将如何影响未来的工作
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：119
自动化和人工智能的未来是一个已经争论了几十年的话题。一些人认为，自动化将夺走人类的工作，这将是我们所知道的世界末日。而其他人则认为，人工智能创造的就业机会将超过它夺走的就业机会。 这场争论仍在继续，但有一些关于自动化和人工智能如何影响我们今[详细]
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与生成模型相比，为何机器人研究还在用几年前的老方法？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：60
目前机器人领域取得了显著进展，这些进展预示着未来机器人可以做更多事情。但是也有让人困扰的事情，因为与生成模型相比，机器人的进展还是有点逊色，尤其是 GPT-3 等模型的出现，这一差距更加突出。 生成模型产生的结果好到令人震惊。如上图左侧是谷歌推出[详细]
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机器视觉和深度学习如何改善物流和仓储运营？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：82
根据2021年Pitney Bowes包裹运输指数，全球2020年运送了1310亿个包裹。到2026年，这一数字预计将增加一倍以上，这一数字将因全球疫情和不断增长的电子商务行业而加速。随着在线零售购买量的增加，物流、仓库和运输流程的自动化需求已成为当务之急。 包装测量[详细]
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终于有人把Hadoop大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：150
传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉价商业硬件，通过数百甚至数千个低成本服务器协同工作，可有效存储和处理大量数据。 1.Hadoop生态体系 Google通过三篇重量级论文[详细]
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交通领域的物联网如何使大数据之于企业产生价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：74
全球物流市场不断增长，科技正成为发展的主要触发器。 企业正在寻找用于运输的物联网解决方案，以帮助他们提高供应链的可见性、改善物流各个阶段的运营并节省资源。 这可以通过使用物联网设备收集有关物流过程的数据并将其转换为有价值的业务信息来实现。 让[详细]
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怎样用好数据科学
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：50
很长一段时间以来，数据科学一直被视为科技和商业领域的下一次重大革命。最近几年增加了不少使用数据科学应用的企业。根据Statista的数据，截至2021年，近60%的公司在其团队中拥有至少50名数据科学家。 然而，如果客观地看待，数据科学提供的结果与它的期望[详细]
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浅析大数据的数据灾备建设
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：81
大数据时代，数据呈爆炸趋势增长，很多企业都从大数据中获得了利益，推动各自的业务上升了一个台阶。通过大数据技术的完善尤其是大数据和云容器技术相结合，各个企业已经把自己的重要业务迁移到了大数据平台。与此同时企业对数据可靠性和业务连续性保证的诉[详细]
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未来已来 Cloudera拥抱混合数据年代
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：159
我们生活在一个混合数据的世界中。在过去十年间，世界创建、捕获、复制和使用的结构化数据量已从2011年的不到 1ZB 增长到 2020 年的近 14ZB，这已经很惊人了，但还有另外更巨大的 50ZB数据非结构化数据、云数据和机器数据。 对于Cloudera来说，这是一个回到[详细]
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如何策划数据可视化平台
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：170
最近在项目上常常听到这样的话：我想要一个酷炫的数据大屏，设计一定要有科技感，这个可视化设计没有重点每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会结[详细]
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Python实行数据可视化 你会用什么库来做呢
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：108
用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将Altair！ 借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。 简单来说，Altair是一种可视化语法，也[详细]
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一文看清楚 数据指标体系的几大类别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：200
很多同学问：有没有普遍的、一般的指标体系梳理方法？网上常见的指标体系分享，大多是互联网的AARRR一类，现实中情况却很复杂。普遍的方法当然有，就是基于业务逻辑，梳理指标体系。从本质上看，数据指标体系有4大类型，针对四个不同的业务逻辑。今天来系统[详细]
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两种主流大数据系统架构的差异 终于有人讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：162
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。特别是在企业数据仓库建设中，MPP架构与Hadoop架构代表两类典型的技术路线选型，事实上，在2015年左右甚至有人认为基于Hadoo[详细]
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从0到1创建智能灰度数据体系 以vivo游戏中心为例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：128
本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从实验思想-数学方法-数据模型-产品方案四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方法[详细]
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几个好使常见的大数据分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：126
互联网打工人来说，数据分析是一项必备技能！花了这么多钱，营销效果到底达到没有？什么样的功能才能真正戳中用户的痛点？ 1. 事件分析 干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注[详细]
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大数据项目可能出错的几种方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：64
大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题，与之类似的是：人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标，但用户可以进行一些调整以从数据投资中获得更多收益。 一个重要原因是缺乏数据集中化，这抑制了公司从[详细]
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MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：94
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实现[详细]
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为什么大热的数据可视化行业 我不提议轻易入行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：75
这两年互联网行业在 C 端市场上的增长已经不足以吸引大众和投资者的视线，B 端作为一个新的热点开始被追捧。 各种让人眼花缭乱的图例和技术应用解说，很容易让我们产生未来已经加速向我们走来的 幻觉，此时不抓紧时代的机遇投身数字化界面的设计，更待何时？[详细]
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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-25 热度：67
实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？ 一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如客[详细]
