專訪|螞蟻金服MISA：比用戶更懂自己的自然語言客服系統(tǒng)

當(dāng)手機(jī)取代了錢包，支付寶甚至比現(xiàn)金更常用，與螞蟻金服的產(chǎn)品端一同忙碌起來的還有公司的服務(wù)端。深空：第一，在將用戶的問句分類的場(chǎng)景下，相似度計(jì)算是一種基礎(chǔ)而實(shí)用的做法。

CIO時(shí)代APP微講座：南京郵電大學(xué)李濤深度解讀大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘

7 Volatility（波動(dòng)性） Variance（差異）：由于數(shù)據(jù)本身含有噪音及分析流程的不規(guī)范性，導(dǎo)致采用不同的算法或不同分析過程與手段會(huì)得到不穩(wěn)定的分析結(jié)果。

如何成為一名優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家

開隨著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的價(jià)值越來越明顯，越來越多的企事業(yè)開始組建或擴(kuò)大數(shù)據(jù)分析隊(duì)伍，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”這個(gè)職位也越來越被大家關(guān)注。

安全抽象：網(wǎng)絡(luò)安全生態(tài)系統(tǒng)從復(fù)雜臃腫到有效自動(dòng)化的發(fā)展之道

根據(jù)上面的說明，很明顯，通過分析了解安全日志（右邊的威脅數(shù)據(jù)集群），可以非常容易地關(guān)聯(lián)出相應(yīng)的最佳安全防護(hù)策略或能力（左邊的防護(hù)數(shù)據(jù)集群）。

機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等的區(qū)別

摘要：AI(Artificial Intelligence)是創(chuàng)建于20世紀(jì)60年代的計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)子領(lǐng)域，是關(guān)于解決那些對(duì)人類來講非常容易但是對(duì)計(jì)算機(jī)而言很難的任務(wù)

最實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法Top5

本文將推薦五種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，你應(yīng)該考慮是否將它們投入應(yīng)用。這五種算法覆蓋最常用于聚類、分類、數(shù)值預(yù)測(cè)和樸素貝葉斯等四個(gè)門類。不妨舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來說明兩類分類算法：想象一個(gè)你希望得到是 否（或真 偽）的兩極化情形。

人工智能也可用于對(duì)抗全球變暖 讓數(shù)據(jù)中心能耗僅為3%

隨著技術(shù)進(jìn)步，數(shù)字時(shí)代的到來，需要處理和分發(fā)的數(shù)據(jù)量也在快速擴(kuò)大。波特表示：“隨著我們更頻繁地連接設(shè)備，進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，需要處理和分發(fā)的數(shù)據(jù)量正迅速增長(zhǎng)。

一線專家談?wù)劊簲?shù)據(jù)挖掘在實(shí)際領(lǐng)域中的那些事兒

當(dāng)特征提取完了之后，我們會(huì)采用分類算法來訓(xùn)練模型，最終得到故障診斷和故障預(yù)測(cè)的結(jié)果。當(dāng)特征提取完了之后，我們會(huì)采用分類算法來訓(xùn)練模型，最終得到故障診斷和故障預(yù)測(cè)的結(jié)果。