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大章鱼:跨平台统一大数据机器学习与数据分析编程框架与系统
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2018-07-02
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“结合智能计算的大数据分析”成为第一大预测热点。“大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数据分析领域的热点。”
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上 篇
1. 大数据机器学习:从算法到系统
2. 大数据机器学习系统的技术特征
3. 大数据机器学习系统的主要研究问题
4. 大数据机器学习方法分类与典型系统
上篇:大数据机器学习系统概述
1. 大数据机器学习:从算法到系统
大数据隐含着很多深度知识和价值,大数据智能化分析挖掘将能为行业 / 企业带来巨大的
商业价值,实现多种高附加值的增值服务,从而提升行业 / 企业生产管理决策水平和经济
效益
大数据分析挖掘主要分为简单分析和智能化复杂分析两大类;大数据的深度价值发现仅仅
通过简单分析是难以实现的,必须使用基于机器学习的智能化复杂分析才能完成
机器学习和数据分析是将大数据转换成有用知识的关键技术
研究表明,通常数据规模越大,机器学习效果会越好
大数据 + 强大的计算能力,成为推动大数据时代人工智能技术和应用发展的动力,将基
于大数据的机器学习和人工智能推上新一轮发展浪潮
CCF 2015 年大数据十大发展趋势预测:“结合智能计算的大数据分析”成为第一大预测热
点。“大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合,成为大数
据分析领域的热点。”
1. 大数据机器学习:从算法到系统
大数据 + 机器学习是驱动全球互联网企业的核心
“ 谷歌实际上不是一个搜索公司,它是一个机器学习公司。”
随着大数据时代的来临, IBM 、 Google 、 Facebook 、微软、百度、腾讯、
科大讯飞等国内外著名企业纷纷成立专门的基于大数据的机器学习与人工智能
研发机构,深入研究基于大数据的机器学习和智能化计算技术
Google 大脑
Facebook 人工智能实验室
Microso Adam 微软人工智能项目
百度大脑
讯飞超脑:实现基
于类人神经网络的
中文认知智能引擎
AlphaGo 系统
并行化机器学习与数
据挖掘算法设计是复
杂大数据分析关键技
术之一
Hadoop 、 Spark 等各
种大数据计算技术与
平台出现后,人们普
遍关注如何在这些平
台上设计实现各种大
数据机器学习和数据
挖掘并行化算法
1. 大数据机器学习:从算法到系统
大数据机器学习并行化算法
1. 大数据机器学习:从算法到系统
•
分类算法 (Classicaon)
–
大规模支持向量机 (Large Scale SVM)
–
神经网络 (Neural Network)
–
朴素贝叶斯 (Naïve Bayes)
–
决策树 (Decision Trees)
•
聚类 (Clustering)
•
关联规则挖掘
•
参数估计 (Parameters Estimation)
•
高维度数据降维 (Dimension Reduction)
•
集成学习 (Ensemble Learning )
•
图数据算法
–
图聚类,图分类,图模式匹配 ( 子图同构、最大公共子图 )
•
深度学习算法( CNN , DNN 等)
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小天宇
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