标签: 机器学习
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企业AI之旅 从转变思维方式开始
2017-04-27 | 翻译:杨宏玉许多企业尝试过在其业务流程中使用人工智能工具,但过多的数据以及企业内部的阻碍,往往会导致尝试以失败告终。
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AI也要“接地气”
2017-04-13 | 作者:Bridget Botelho | 翻译:乔俊婧人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。
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作为HR 这些和AI相关的术语你了解多少?
2017-04-10 | 作者:David Essex | 翻译:乔俊婧人工智能为人力资源工作带来了一大批新术语。本文提到一些在人力资源界讨论人工智能时最常听到的短语。
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数据科学工具:激发企业潜能的标配
2017-03-31 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧随着越来越多的企业了解到高级分析的优势,企业对易于使用的工具的需求也在增加。 首先接受这一趋势的供应商是在商业智能领域,自助服务成为商业智能的实际标准。
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搞定预测分析 你需要在数据准备上“做文章”
2017-03-19 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:乔俊婧比起传统分析应用程序,建立预测模型和机器学习算法的数据科学家通常需要完成更多的数据准备工作。
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并非所有的机器学习和AI项目都会取得成功
2017-02-14 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧2016年不乏有关机器学习和人工智能的新闻,虽然一些事例显示了技术的发展前景,但并非所有的机器学习和AI项目都会取得成功。
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分析工具很难选? 且看这些企业如何挖掘大数据价值
2016-12-27 | 作者:Craig Stedman | 翻译:杨宏玉作为大数据平台,如Hadoop,NoSQL数据库和Spark 处理引擎被企业广泛采用。部署先进的分析工具,帮助企业分析业务数据流,这类方式被越来越多的企业所接受。
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从2016大事件看预测分析模型怎么不灵了?
2016-12-25 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧美国总统的选举,英国脱欧的投票,巴西总统的弹劾……这些发生在2016年的大事件看起来相当不可思议,但它们的的确确发生了。
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机器学习将“吞噬”软件行业 细思极恐还是大有可为?
2016-12-21 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧科技界的热度仍然集中在软件领域,但如今,机器学习是迄今为止最热门的领域。如果你的软件没有嵌入机器学习,那就真的out了。
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SAP Business Objects Cloud:增强创新分析功能
2016-12-21 | 翻译:乔俊婧SAP Business Objects Cloud正在获得一种新的分析增强功能。包括针对云和本地版本的Business Objects的增强功能。
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《数据价值》2017年9月刊·HR也搭上AI这班“顺风车”
人工智能应用程序为一系列业务流程提供了宝贵的洞察力和帮助,而今天的应用只是冰山一角。而且AI不是人的替代品,AI将补充人类的工作或接管不需要复杂决策技能的重复性任务。
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境,以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
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技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。