大数据和数据科学为政治学带来了什么?
新的研究管理方式:少数从事谷歌、Facebook或非常大的数据集的政治科学家可能要学习大数据架构和处理大数据集的新的分散方法,如Hadoop、Hive、NoSQL和Spark,但对大多数人来说,这将是一种浪费。相反,政治学家可能会更好地关注数据清理、数据管理、可重复科学、数据的生命周期管理和数据可视化的新软件。在此,我简要地讨...
为何我们找不到外星人?寻找方法或过时,现在要借助大数据+机器学习
该报告的主要作者之一、加州理工学院的天文学家乔治·德约戈夫斯基(GeorgeDjorgovski)说:“通过一次又一次地天空观测,我们现在有来自所有波长的海量数据。过去,我们从未有过这么多关于天空的信息,现在我们有工具来探索它。特别是,机器学习为我们提供了寻找可能不显眼发现的机会,但在某种程度上,随着时间的推移,它们会以...
别急着 AI+ 营销了!银行数字化营销还要警惕 4 大“陷阱”
第一层是用户的友好性,做的前端所有东西必须美观、易用、操作流畅;第二层是员工的友好性,建设的新生产力平台工具是否让员工操作起来得心应手,无需过多思考;第三层是管理层的友好性,管理层是否能通过统一的平台进行经营数据和用户行为数据的分析和管理决策,培养他们使用工具的能力,让他们喜欢并热爱这个平台,这样他们...
为什么我建议你一定要学习模型和方法论?| 商业分析家Suri
其次,我们要有意识地学习模型和方法论。当我们知道了某个模型和方法论存在之后,一定要详细地了解它的背景、历史和使用方法,去深入地研究它。背景和历史尤其重要,因为它能告诉我们这个模型是在什么时代、什么场景、遇到什么问题而提出来的。第三,要刻意练习,在工作中实践应用。生活和工作中遇到问题、写分析报告...
港大马毅:大模型长期没有理论就像盲人摸象;大佬齐聚谈AI下一步
所以要学什么?马毅教授认为,要学可预测的规律性的东西。比如手里拿着一根笔,一松手,大家都知道会发生什么,而且动作快的话还能抓住。这在牛顿之前就是已知的。人和动物貌似都是对外部世界做了很好的建模。而在数学上,可预测的信息都统一以数据在高维空间中的低维结构体现出来。
吴思:打开人工智能的“智慧之门”
之所以出现寒冬主要是由于那个时代缺少大数据和算力,不像今时,人工智能在那时还无法产出一些亮眼的东西,整个社会对人工智能的发展是缺乏信任的,认为没有什么前途(www.e993.com)2024年7月30日。但我自己对智能是感兴趣的,也不会因人工智能的寒冬对人工智能本身失去兴趣。很自然地,我联想到大脑就是宇宙中的一个鲜活的智能样本,通过学习大脑,然后再...
【经观讲堂第33期】窦德景:从大模型的前世今生,理解AI时代的盼与忧
另外,从机器人的角度来说,波士顿动力应该是全球做得最好的,因为AI的发展必然会带动机器人的进步。现在假如你把大模型或者深度学习的东西,加到机器人里面,它的整个动作都会比原来的更精确。大数据的4个特征大数据是在大模型之前比较火的一个概念。大家可能都理解,因为特别是在我们这个时代,经历了互联网、iPhone,应...
张雪峰又来劝退文科了, 其实这种“高端文科生”, 未来太值钱!
好奇心+大数据=市场研究;同理心+基因测序=基因咨询服务;文学创造力+互联网=社交网络经理……你可以是个文科生懂点技术,也可以是个工科生同时攻读自由技艺,总之这种通才,是今天最需要的。最重要的自由技艺能力是什么呢?其实就是我们曾经说过的“批判性思维(CriticalThinking)”。
人工智能到底是什么?不懂技术,你也能看懂!
接下来,就是“机器人大脑”的消化过程了,也就是机器学习。机器学习就像是我们的胃,它负责把吃进去的食物(数据)消化掉,提取出有用的信息。这个过程需要用到一些算法,就像是胃里的消化酶,帮助“机器人大脑”更好地吸收数据中的“营养”。在机器学习的世界里,有几个常用的算法,它们就像是厨房里的各种调料,各有各...
海文国际告诉你,学大数据能干什么
DataMining,是一个比较宽泛的概念,可以直接理解为从大量数据中发现有用的信息。大数据中的数据挖掘,主要是设计并在大数据平台上实现数据挖掘算法:分类算法、聚类算法、关联分析等。对应职位:数据挖掘工程师7机器学习MachineLearning,与数据挖掘经常一起讨论,甚至被认为是同一事物。机器学习是一个计算机与统计学交叉...