从业务视角解析人工智能机器学习领域经典算法和使用场景

比起传统的数据分析,机器学习更偏重应用在数据挖掘领域,数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程,而算法是实现这一过程的核心工具,上面举例中从输入和输出建立联系的模型就是各个算法构建起来的。我们在建立好模型后输出结果,做分类或回归任务,也就是由输入到输出的过程,但是更多时候,我们还需要建立好的模型...

Web3-AI 赛道全景报告:技术逻辑、场景应用与顶级项目深度剖析

它能够使计算机能够执行各种复杂的任务,从语言翻译,图像分类再到人脸识别、自动驾驶等应用场景,AI正在改变我们生活和工作的方式。开发人工智能模型的过程通常包含以下几个关键步骤:数据收集和数据预处理、模型选择和调优、模型训练和推理。举一个简单的例子,开发一个模型来实现对猫和狗图像的分类,你需要:数据收集和...

人工智能证书合集|宇宙|科学|计算机|自然语言处理_网易订阅

中级课程大纲主要分为四个阶段:第一阶段的人工智能数学基础包括导数概念与计算、向量与矩阵运算、行列式及逆矩阵的应用等;第二阶段深度学习原理与实战涵盖初识深度学习、机器学习简史回顾、神经网络原理、TensorFlow平台搭建、张量概念、Keras模型搭建、卷积与循环神经网络应用、经典网络结构、自然语言处理库NLTK介绍及PyTorch环...

K均值聚类算法

这就是K-means算法的思路及原理:将数据集划分为K个不重叠的独立聚类,再找出这个K个类别的中心位置,新的样本离中心位置最近则归属哪个类别。这里生成的新簇中,需重新计算每个簇的中心点,然后在重新进行划分,直到每次划分的结果保持不变。在实际应用中往往经过很多次迭代仍然达不到每次划分结果保持不变,甚至因为数据...

【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究

K-means模型理论及用户分类方法。一是K-means模型理论。K-means算法是一种基于距离划分的聚类算法,旨在通过一种概率性的方式选择初始聚类中心,以保证聚类中心的初始选择更加合理,其核心思想是从海量数据中随机选取出k个数据分别作为k类用户群的起始值,对剩余数据计算到各类用户群的距离,并分配到距离最近的用户群中,并...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示(www.e993.com)2024年11月6日。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...

大模型加持下的 AIOps 业务场景实践有哪些新“解法”?

一些场景,比如在传统手动配置中,我们经常遇到动态配置和告警规则配置的问题,例如设置多大的阈值合适。如果每个人都手动调整,工作量会非常大。因此,我们希望通过算法实现动态阈值的功能。此外,指标异常检测也是一项庞大的工作,需要识别每种指标的持续时间、波动大小等。我们希望通过算法实现智能检测功能。在容量评估方面,我们...

《传媒观察》| 丁和根 李威:智能传播时代媒体深度融合的理论向度...

内容、渠道、场景、平台构成了智能技术重塑新型主流媒体未来形态的四大核心着力点。4智能技术是新质生产力的重要引擎,作为智能技术向善性应用的媒体深度融合也将迎来生产力的新跨越。关键词智能传播;媒体深度融合;理论向度;实践落点引用格式①丁和根,李威.智能传播时代媒体深度融合的理论向度与实践落点[J].传...

中国法院网网上直播

在语音数据集案中,确认《数据知识产权登记证》具有数据权属的初步证明效力,为北京市数据知识产权试点工作提供司法支撑;在全国首例“AI声音侵权”案中,认定自然人声音权益及于利用人工智能合成的声音,亮明保护人格权益与引导技术向善的司法态度;在全市首例“AI换脸”案中,认定未经同意使用他人人脸信息侵害个人信息权益,为...

这才是有效的用户细分,而不是只分高中低

看完整个过程,大家会发现用户细分,是个原理简单,操作复杂的东西。操作复杂,完全不是建模过程,而是对目标的把握,对维度筛选,对切分大小的把握,都得考虑业务上需求。虽然数据、统计学给我们提供了很多工具(分类工具、降维工具)可真正用到实处还是得考虑具体业务场景。我们从来都不缺少会背课本的学生,我们缺少的是会考...