深度学习(Deep Learning)这个词最近借着AlphaGO与李世石的人机大战又火了一把。深度学习其实是机器学习(Machine Learning)的一个分支学科，
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1956年的达特茅斯会议(Dartmouth Conference)被公认为是人工智能的起源。殊不知，1955年在洛杉矶召开的美国西部计算机联合大会(Western Join
认知计算是IBM提出的概念，认为“认知计算”是通过与人的自然语言交流及不断地学习，从而帮助人们做到更多的系统，是从硬件架构到算法策略、从
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像手机这样的智能设备不仅是人们时刻不离的随身物，更是生产数据的来源。而如今，大数据已成为企业中与资产、能源同等重要的战略资源。
尽管这是现代世界不幸的副作用，但是事实是如今的确数据为王。利益相关者期望企业的决策能够基于数字和事实。他们期望市场决策能够反映销售数
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分
企业要将大数据纳入到其核心企业数据架构，势必需要改动或购置大数据即服务技术。适合如今需求的现代数据架构应当包括以下这几个部分。
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直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。Hadoop和Spark并不是非此即彼的关系，也不是说
深度学习这套方法并不是近几年提出的，是什么让深度学习再次崛起并超越人类呢?当然首先要归功于Hinton等学者几十年如一日的不懈研究。另外，有
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。
