标签: AI
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AI工具盛行 是炒作还是大有可为?
2017-02-15 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧在Gartner关于2016年新兴技术的报告中,认知系统和机器学习被认为是热门技术。这导致一些评论家猜测,炒作正在迅速超过AI技术本身提供的能力。
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并非所有的机器学习和AI项目都会取得成功
2017-02-14 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧2016年不乏有关机器学习和人工智能的新闻,虽然一些事例显示了技术的发展前景,但并非所有的机器学习和AI项目都会取得成功。
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2017年 GPU技术将成为分析领域“新宠”
2016-12-25 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧之前在科技领域,人们一直很关心硬件,但随着深度学习的优势逐渐显现,GPU将在2017年成为分析技术的重要组成部分。
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AI是否能在创新领域占据一席之地?
2016-12-22 | 作者:Ed Burns | 翻译:乔俊婧提到人工智能,人们不可避免地会询问技术对工作的影响,AI会对工作有更加深刻的影响,它会使人们自由从事更多的创造性工作。
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让认知应用发挥作用的最大障碍不是技术是业务
2016-11-29 | 作者:Ed Burns | 翻译:冯昀晖目前业界对人工智能和认知计算越来越感兴趣,很大一部分原因就是因为使用简单工具达到预期效果的可能性。
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来自白宫的人工智能发展意见征询:仁者见仁,智者见智
2016-09-21 | 作者:Ed Burns | 翻译:杨宏玉白宫近期对人工智能的未来广泛征求意见,而通过人们对此事的反应,我们可以看出,那些想要拥抱人工智能的人们,对其未来的看法存在着明显差异。
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机器学习算法如何影响行业转型
2016-06-23 | 作者:Ed Burns | 翻译:张亮亮机器学习算法和人工智能工具在分析界备受瞩目,而且行业专家和富有经验的用户表示这也在意料之中。
电子杂志 >更多
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《数据价值》2017年3月刊·当预测模型失败了
随着大数据环境的不断发展,集成和准备分析数据的工作正在发生显著的变化。
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《数据价值》2016年10月刊·窥探未来的水晶球
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境,以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。
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《数据价值》2016年8月刊·拉近与数据之间的距离
企业想要从大数据中发掘价值,提升商业洞察,离不开分析软件和云技术的支撑。
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《数据价值》2016年6月刊·物联网发展的尴尬境况
物联网有助于降低成本,为消费者提供新的体验。但它仍然需要一定的时间来完善,才能为公司提供持续性的价值。
技术手册 >更多
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技术指南:从大数据到快数据
NoSQL数据库公司VoltDB副总裁John Piekos结合多年技术经验,论述了快数据给现代企业架构带来的挑战,他认为,相比于数据规模的爆炸式增长而言,数据速度的快速变化和增长才是数据分析行业面临的主要挑战。
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医疗行业BI应用案例集锦
本次技术手册汇总了医疗行业BI用例,包括Oracle EBS部署、惠普Vertica分析平台使用、数据库虚拟化技术、大数据分析技术、物联网技术等。
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可视化指导手册:将数据整合到业务的新方法
可视化需要变成为一种引领成功的战略,而不仅仅是一种制作图表的活动。如何从数据驱动转变为决策可视化驱动呢?本手册将告诉你其中的11个要点。
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零售行业BI应用案例集锦
零售行业销售点(point of sale)多、数据类型复杂、渠道广泛、数据规模巨大,变革传统BI的需求更加强烈。在这本集锦中,我们介绍了可口可乐公司、无印良品、宜家家居和乐购百货的BI应用实践。