技巧
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Test of Post on Alibaba
2018-01-17目前全世界互联网用户中约三分之一为18岁以下的儿童与青少年，
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Dr. Elephant：Hadoop和Spark的优化“神器”
2017-05-23美国加州软件公司Pepperdata的应用程序分析软件建立在Dr. Elephant开源项目上。主要目的是让更多的Hadoop和Spark应用程序投入生产。
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美国商业分析软件公司Sisense：数据发现也智能
2017-05-22美国商业分析软件公司Sisense认为，机器学习算法可以提高数据发现体验，这一举措很快将成为自助服务分析的新标准。
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关于认知计算系统 企业应该知道的二三事
2017-05-18如果企业想要从人工智能和认知计算中获取利益，就需要在部署漫长而昂贵的项目之前，制定一个切实可行的计划。
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对于预测建模来说，数据集才是决定成败的关键
2017-05-16数据科学核心任务之一是利用数据挖掘和机器学习算法来开发预测模型。但是，如果在前期没有选择正确的数据挖掘数据集合，即使是最佳设计的模型也可能会误入歧途。
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看学校如何进行自助式BI软件培训
2017-05-10学校的认证标准越来越苛刻，数据报道不尽如人意，没有一线老师在日常工作中收集和利用数据，他认为很难维持认证。教育标准和数据在教学中的使用是两条并行的路径，它们正在逐渐演变。
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要拿认知计算“做文章” 是否为时尚早？
2017-05-09在过去的几年里，认知计算工具已经有了突飞猛进的发展，但围绕AI平台建立真正的认知业务还有很长的路要走。
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聊天机器人技术引发的一系列道德问题
2017-05-01Gartner预计，到2020年，所有业务应用程序都会包含自然语言处理能力，深层神经网络和会话能力。很有可能几年之后，你与销售助理进行电子邮件交谈，对方根本就不是人类，而你却丝毫不会察觉。
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企业AI之旅 从转变思维方式开始
2017-04-27许多企业尝试过在其业务流程中使用人工智能工具，但过多的数据以及企业内部的阻碍，往往会导致尝试以失败告终。
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将数据科学和AI“拒之门外” 寻求数字化变革只能是空谈
2017-04-25这是一个快速变化的世界，我们拥有太多的信息。Soasta公司CEO Tom Lounibos给寻求数字变革的客户提供了“接地气”的方案：实践。
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Spark尚未“成熟” 用户仍需“专业”
虽然Spark的应用对企业而言已经并不陌生，但对于一些企业来说，这项技术可能还是比较“前沿”。
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Watson 分析：让我们变得更好还是更懒？
Watson分析在很多领域表现出色，特别是在广告方面，包括Google和Adobe。但是IBM的AI驱动的分析技术还值得细细推敲。
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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。