大数据、分析、物联网、云技术……最近的几年里,没有这些术语你就无法参与到关于科技的讨论和对话中。它们已经成了科技中主要的参与者,影响着商务的方方面面。变化似乎正在以极快的速度发生着,并且没有减速的迹象。
目前已经形成了一个人与机器协同合作的金融市场,而人们正发明越来越多的方法来拖欠贷款、从其它账户偷钱、制造虚假信用评级等。今天,从审批贷款到资产管理,再到风险评估,机器学习在金融生态系统的许多阶段都起着不可或缺的作用。
没有人的生活可以脱离金融而独立存在,虽然随着科技的发展,人们变得越来越聪明,但金融是生活的基本必需品,因为每个人都需要钱来吃饭、旅行和买东西。
不同数据的Scale不一样,所以需要标准化。比如身高和体重。
将汽车内外传感器的数据进行融合,借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类,都要用到机器学习。本文中,我们讲解了不同的自动驾驶算法。
在大多数情况下,大数据被各大医院视为最不重要的能力之一,这与其他行业形成了很大的反差。与往常一样,员工的参与是关键,而管理方案的调整应该支持总体实施方案。
在大多数情况下,大数据被各大医院视为最不重要的能力之一,这与其他行业形成了很大的反差。与往常一样,员工的参与是关键,而管理方案的调整应该支持总体实施方案。
机器学习已经对社会产生了重大影响,但让CIO们开始考虑机器学习的企业应用,还需要再等几年时间吗?如果CIO们在三年前投资了机器学习,这是在浪费他们自己的钱。但如果他们等三年再投资,他们将永远处于落后的地位。
不知不觉中,人工智能已经渗透到了人们生活中的方方面面,并不断地改变着我们的生活方式。
目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议,仅供参考。