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大数据到底怎么学:数据科学概论与大数据学习误区

大数据视角下的个性化教育探索

如果说互联网和移动互联网技术(E-learning、MOOC、Mobile Computing)促进了教育的全球化、民主化和多样化,那么大数据技术将实现教育的个性化和定制化,大数据时代个性化教育的应用潜力巨大。大数据分析驱动个性化教育变革的条件日益成熟,教育领域积累了具有广泛应用价值的海量数据,教育数据的多样性、关联性、时效性等特点为教育大数据分析提供了绝佳条件。通过采集、存储、整...

深度学习应用实践指南

近日来自美国海军研究室人工智能应用研究中心的 Leslie N.Smith 总结了一份报告,本报告对希望在没有用过深度学习算法应用软件上进行深度神经网络尝试的人群提供了实用建议。为了使项目更易于管理,这些建议被分成了几个阶段,每个阶段都包含了帮助新手的大量建议和见解。 本报告针对的群体是应用程序的主题专家,但是在深度学习方面还是新手。它对希望在没有用过深度学习算法...

大数据独角兽Palantir之核心技术探秘

中国智能硬件产业综述

智能硬件市场逐渐壮大,市场规模几何、市场格局怎样、未来发展趋势如何…这些问题成为市场关注的重点,本次专题分析将从智能车载设备、智能医疗健康设备、智能服务机器人、智能家居、智能可穿戴设备和智能工业六个领域入手,涵盖规模预测、现状分析、发展趋势等维度,全方位立体化的解析智能硬件市场,用数据说话,给你一篇不一样的智能硬件产业综述。 来源:http://hardwave.datagu...

深度报告:“数据革命”终极方向是人工智能

【新智元导读】移动互联红利正在消退,数据红利才刚刚开始。全球数据量爆发,基于海量数据深度学习的人工智能第三次必中娱乐可能走得更远。 “数据”+“人工智能”将成为未来5-10年的科技投资主线。前瞻研究首席分析师许英博带来当下中国人工智能行业发展态势的深度分析,涵盖数据、计算、应用各个视角。报告认为,“数据革命”终极方向是人工智能,金融/汽车最快落地。 作者:许英博,前瞻研...

麦肯锡:深度学习技术的120个应用场景

编者按:麦肯锡研究发布了深度学习将影响的12个领域,每个领域又分为10个方面。换言之,这就是深度学习的120个商业机会。 有理由相信,深度学习将彻底改变以下提及的这12个领域。 这些行业的大多数领导者都在关注机器学习,不过他们却认为深度学习带来的改变在遥远的未来才会发生。他们错了。 自动化将在短期内接管的12个行业 颜色越深表示影响力越大。 机器学习在汽...

论大数据的泡沫、价值与应用陷阱

从TensorFlow看谷歌的云端人工智能战略

引子:有些朋友知道谷歌的Tensorflow是专业的深度学习库,有了它各种功能强大的深度神经网络得以快速构建实现,但估计很少朋友知道Tensorflow是可以在iOS, Android甚至树莓派(Raspberry Pi)上运行的,本文我们就来谈谈,深度学习进入移动端将意味着什么?并一窥谷歌的云端人工智能战略。设想未来你是一名警察,只需要手中android终端,摄像头照到的任何事物,包括人脸,车牌,身份证...

深度学习的“深度”价值是什么?

深度学习的核心技术是几十年前就提出的人工神经网络,如果将人工神经网络比为火箭发动机一代,那么深度学习就是火箭发动机二代,升级了训练方式(Hinton大神必中娱乐),加装了高性能计算配置(做游戏显卡起家的Nvidia居功至伟),最关键的是有了大数据燃料,这样一来,我们人类飞抵人工智能星球的能力就大大增强了。这也是为什么神经网络换马甲为深度学习之后,能获得突破性成功(图像...

大数据应用从小做起?谈微服务和大数据架构

这几年微服务成为研发设计热点,本文从应用角度谈下微服务化的大数据系统架构。Netflix公司的Adrian Cockcroft将微服务称为“细化SOA”,并认为这是一套具备开创意义的新型架构,诸如谷歌, 亚马逊, Facebook,百度,京东,携程等互联网公司都在采用微服务理念进行产品的设计、研发和部署。首先我们看看什么叫微服务,敏捷之父Martin Fowler在他的《Micro services》一文中给出了如下定...

2016数据科学从业者薪酬报告

O’Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告(2016 Data Science Salary Survey),分析了来自45个国家的近千份调查报告后,针对数据科学从业者使用的工具、薪酬待遇等问题进行了详细分析解读,并从调查结果中得到一些有趣的结论。 比如,Python和Spark成为了对从业者薪酬贡献最高的两大工具;在所有的编程从业者中,每周编程时间越久的人薪水越高;SQL,Excel,R和Python成为了调查...

说说敏捷大数据

为什么提出敏捷大数据,先来看看大数据应用的终极目标,我以前的文章有讲到,大数据分析的成功普及将是传统信息化的终点,换句话说信息化走向智能化之后,整个高科技相关的产业链(包括传统产业)会产生质的变化。大数据应用的终极目标是:面向过去,发现数据规律-通过描述性分析,归纳已知;面向未来,预测数据趋势-通过深度挖掘分析,预测未知;最终通过大数据分析提高对事物的理...

企业大数据应用三段论

随着云计算、物联网和开源大数据技术生态的高速发展,企业获得大数据相关基础设施技术和服务越来越容易。虽然现阶段大数据成熟应用多在互联网公司,但我们需认识到,一方面,大数据应用是非常碎片化的,这个碎片化包括业务层面和技术层面,大数据不只是谷歌,亚马逊,BAT等互联网企业,每一个行业、企业里面都有它去关注数据的痕迹:一条生产线上的实时传感器数据,车辆身上的传感数...

深度学习能否一统大数据机器学习江湖?

从历史来看,重大科学的研究往往呈螺旋形上升的过程,不可能一蹴而就,每一次基础科学研究的重大进步,一定会带来相关产业界的革命性增长。经历过“三起三落”的人工神经网络,能够在换马甲为深度学习后成功逆袭,正是机器学习领域这三十年来积累诞生的重大基础科学研究成果。现在深度学习被看作是通向真正人工智能的关键技术,被寄予厚望。2013年3月,Geoffrey Hinton和他的两位研究...

大数据技术初探

从前些年到现在所谓的大数据时代,移动互联网、物联网、云计算、人工智能、机器人、大数据等前沿信息技术领域,逐个火了一遍,但什么是大数据,大数据的技术范畴包括那些,估计很多人都是根据自己所熟悉的领域在盲人摸象。下文从DT(Data technology,数据技术)技术泛型角度来简要地介绍什么是大数据,包括那些核心技术,各领域之间的关系等:首先我们说说机器学习,机器学习(ma...

“人机世纪大战”看大数据

“人机世纪大战”打响,韩国世界冠军李世石九段对战谷歌阿尔法狗(AlphaGo),此前AlphaGo击败了欧洲围棋冠军樊麾,而李世石是近十年斩获世界冠军最多的棋手。在我看来,本次人机大战,机器智能战胜高智商人类的可能性极大!在不远的将来,人类有限的经验感知在拥有超级强大计算能力并结合智能算法的机器面前将不堪一击。同时,这也是对大数据处理技术的一次超规模实战检验,为什么这样...

大数据能走多远?

大数据很火,但很明显炒作过热,至少现阶段看来是这样。一帮媒体人炒作起来的概念,有其局限性,很多人抱着个统计表就满口大数据,实在是不严谨。大数据的本质是通过数据分析获得有价值信息的能力,大数据也好,小数据也好,怎么通过数据获得有价值的信息,获得洞察力才是关键。而且大数据这个词本身只是陈述了一种状态,数据量很大而已,要获取有价值的信息,就需要对大数据进行分析...
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