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

在Web3场景中,AI能够在多个赛道上产生积极影响。例如,AI模型可以集成到智能合约中,在不同的应用场景下提升工作效率,如市场分析、安全检测、社交聚类等多种功能。生成式AI不仅可以让用户体验“艺术家”角色,比如使用AI技术创建自己的NFT,还可以在GameFi中创造丰富多样的游戏场景和有趣的交互体验。丰富的...

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

在无监督学习部分,学员将利用多种聚类算法(如K-Means、MeanShift、Birch等)对鸢尾花数据集进行聚类分析;通过密度聚类算法DBSCAN解决实际问题;采用PCA与LDA算法降低数据维度,简化模型复杂度;结合LDA和支持向量机(SVM)建立人脸识别模型;并使用t-SNE算法进行数据降维,实现数据的可视化。中级课程内容分为四个阶段:Linux运...

知识智能融合RAG,国双科技助力制造业生产场景智能化落地(下)

知识智能+RAG,在生产物料管理领域实现了场景落地知识智能平台是国双科技的核心产品之一,由国双科技的产品团队自主研发,依托NLP、知识图谱、机器学习、深度学习等技术能力,形成了融合LLM的模型构建、数据标注、知识抽取、知识计算和应用的完整工具链,并在油气、制造、交通、电网、司法、政府等专业领域实现复合技术方案的成...

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...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

算法可以说是AI技术的核心,想入门AI的同学,了解一些算法知识是很有必要的(www.e993.com)2024年11月6日。这篇文章里,作者就介绍并梳理分析了AI无监督学习中的聚类算法,一起来看看其工作原理和应用场景吧。各位看官:欢迎一起探索AI的世界。就在开年的2月21日,国务院国资委召开中央企业人工智能专题推进会扎实推动AI赋能产业焕新,这一消息在国务...

人工智能赋能低空经济:应用场景与未来方向

在以上应用场景,聚类的大数据、跨时空尺度的模型、合理的运行逻辑、可预测的输出结果,为AI赋能提供了巨大的算力空间。从桥梁劣化检测、空中交通和智慧城市建设到智慧农业的发展,AI技术在赋能低空经济中展现了巨大潜力。无人机的应用场景日益拓展,AI赋能的无人机不仅在桥梁检测中实现了高效、精准的监测,为基础设施的维护...

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...

中科链源SAFEIS安士产品强化智能分析能力 全新AI算法模型赋能

该功能在呈现分析结果时,不仅清晰标识出各个地址所属的聚类簇和团伙内部其他成员的具体地址信息,而且借鉴网页排名算法思想,运用中心性方法精确计算出每个地址在所在团伙内的核心度指标,特别突显了成员地址在团伙中的核心地位。如此便可直观精准地锁定潜在的案件核心嫌疑人,并探查其在团伙活动中的关键作用,从而有效指导侦查...

【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...