标签: 机器学习
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搭上机器学习这辆快班车 你还需要多久
2016-05-12 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:张亮亮那些正挣扎在大量企业数据中的IT和分析管理人员可能发现,他们很难忽略不断变化的市场会推进从技术供应商那里获得机器学习工具。
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云服务为机器学习提供更多选择
2016-05-12 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:张亮亮对于在实时数据集上测试机器学习算法,搭建云平台特别有用,因为用户就不必为测试运行对内部系统进行供应和配置。
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能源行业:机器学习下的概率预测
2015-04-01 | 作者:Ajitesh Kumar | 翻译:杨宏玉所谓概率预测,是指总结已知或对未来事件的看法。与单值的预测正好相反,概率预测分配给每一个不同的结果一个概率。
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从机器学习到商业价值到底有多难?
2015-03-18 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:Eunice虽然机器学习技术由来已久。但是将平行数据处理平台应用于大数据应用程序却还是新鲜事。
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Duang的一声,机器学习飞上云端
2015-03-09 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:陈洪钰微软云计算用户现在可以使用Azure机器学习了。它是针对高级分析的管理云服务,微软希望它能首先应用到网站个性化应用和工业设备的预测性维护中。
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机器学习的基本原理
2014-10-22 | 作者:Bruno Terkaly | 翻译:郭文超机器学习可能是现在收益最高,也是最受欢迎的一项技术之一。毫无疑问——作为开发人员,机器学习是一个能够大展身手的舞台。
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Watson:认知计算的兴起
2014-01-22 | 作者:Jack Vaughan | 翻译:陈洪钰预测分析和其他渗透技术再次进入人们的视线,是由于认知计算。IBM用这个词来描述Watson的计算方式和能力。
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了解大数据的五大发展趋势
2012-11-18 | 作者:Derrick Harris | 翻译:Cashcow在数据科学领域,最重大的变化来自数据科学家人才库的壮大。新的在线教育平台向学生传授各种数据科学知识,从基础统计到自然语言处理和机器学习。
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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。