Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Сеть внимания с двойным гетерогенным графом для повышения производительности длинного хвоста для поиска в магазине в…

Загрузите технический документ Обнаружение облачных знаний в документах KDD , чтобы ознакомиться с 12 документами KDD и знаниями от 12 экспертов Alibaba. Сичуань Ню, Бофан Ли, Ченлян Ли, Ронг Сяо, Хаочуань Сунь, Хунбо Дэн, Чжэньчжун Чен Задний план Поиск по магазинам — важная услуга, предоставляемая Taobao, крупнейшей в Китае платформой электронной коммерции. В настоящее время на Taobao около 10 миллионов магазинов, в том числе несколько миллионов активных в течение 7 дней...

Swiss Startup Tech и партнер Klika Tech ускорят внедрение Интернета вещей, больших данных и искусственного интеллекта

МАЙАМИ И ЦЮРИХ [ 12 ноября 2019 г.] - Swiss Startup Tech AG и Klika Tech , Inc. сегодня объявили о стратегическом партнерстве для ускоренного внедрения Интернета вещей (IoT). Решения для облачных вычислений, больших данных, машинного обучения и визуализации данных . Klika Tech, глобальный разработчик сквозных решений для Интернета вещей и облачных вычислений, и Swiss Startup Tech, поставщик инновационных цифровых решений из Цюриха, заявили, что партнерство предоставляет..

Ликвидность данных в эпоху умозаключений

Возраст умозаключений Это особое время в эволюционной истории вычислительной техники. Часто используемые термины, такие как большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект, стали популярными описателями более широкого изменения в обработке информации. В то время как традиционные вычисления, основанные на правилах, никуда не денутся, новая вычислительная парадигма формируется вокруг вероятностного вывода, когда цифровые рассуждения учатся на примерах данных, а не жестко..

Персонализация: станет хуже, прежде чем станет лучше

Большие данные. Точный маркетинг. Цифровой становится человеком. Персонализированный опыт. Искусственный интеллект. Боты. Цифровая трансформация. Никогда не было такого доверия к данным и их способности облегчить нашу жизнь. И это привлекательное обещание: компании, которые действительно помогают вам, не будут доставлять вам неудобства ненужными вещами и адаптировать их к вашим личным потребностям. Но до того, как станет лучше, будет только хуже, нам нужно сначала преодолеть век..

Практическая (и простая) реализация больших данных в мобильных приложениях

Есть много инструментов, которые можно использовать для сбора данных о пользователях. В этой статье я использовал Firebase Analytics - инструмент, основанный на событиях. Приложение отправляет события в FA, когда пользователь выполняет какое-либо действие (например, нажимает кнопку, выбирает вариант). Пример 1. Раздражающее всплывающее окно Всплывающие окна могут раздражать. Если вы показываете их слишком часто, пользователи могут просто удалить ваше приложение. Но как узнать,..

Пусть машины поймают то, что вы пропустите, сами по себе. Ознакомьтесь с API Elasticsearch X-Pack ML

Машинное обучение стало самой обсуждаемой темой в последние дни, в первую очередь из-за наличия множества библиотек, которые в значительной степени снижают сложность. Используя машинное обучение (ML), вам не нужно полагаться исключительно на людей, вы можете заставить машины работать и позволить им присматривать за вами. Одной из таких мощных библиотек машинного обучения является обнаружение аномалий временных рядов в реальном времени, доступное в elasticsearch. В одном из сообщений..

Футбол или футбол? Или почему глубокое обучение не сделает другие подходы машинного обучения устаревшими

Вы, наверное, много слышали о глубоком обучении и о том, как оно захватывает мир в целом и область машинного обучения в частности. Но означает ли это, что глубокое обучение станет решением всех наших проблем (машинного обучения)? Нет. Есть несколько причин, по которым всегда найдется место для других алгоритмов, которые лучше подходят для некоторых приложений, чем глубокое обучение. Потребность в разработке функций Во многих случаях вам необходимо иметь представление о предметной..