報(bào)告摘要：人工智能需要大量的人工，包括標(biāo)注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表征、模型等。深度學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)表征融進(jìn)了模型的端到端學(xué)習(xí)，在大量任務(wù)中學(xué)得了遠(yuǎn)優(yōu)于專(zhuān)家設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)表征，釋放了這部分的人工投入。然而標(biāo)注
2017-03-22 17:16:00
的轉(zhuǎn)換功能。機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)1.Amazon Machine Learning：從數(shù)據(jù)中查找模式。該API的典型用法包括詐騙檢測(cè)、需求預(yù)測(cè)、目標(biāo)營(yíng)銷(xiāo)和點(diǎn)擊預(yù)測(cè)等。2.BigML：提供云托管的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析
2018-05-03 16:41:16
數(shù)據(jù)分析為什么能夠打敗傳統(tǒng)的商業(yè)分析（二）
2020-04-13 11:48:51
又多變的智能財(cái)務(wù)運(yùn)算都能用行計(jì)算自定義功能來(lái)快速完成，種種功能設(shè)計(jì)讓OurwayBI數(shù)據(jù)分析軟件的綜合運(yùn)算分析能力進(jìn)一步提升。數(shù)據(jù)量大、分析急或者你有更深度的數(shù)據(jù)分析需求，想要更靈活自主地分析數(shù)據(jù)
2020-12-29 11:33:27
數(shù)據(jù)分析軟件
2012-05-28 22:31:52
，BI報(bào)表模板確實(shí)是一種提高報(bào)表制作效率的好辦法。2、數(shù)十種常用分析功能：要哪種，一鍵點(diǎn)擊就行數(shù)十種常用數(shù)據(jù)分析功能被整合成模型，一鍵點(diǎn)擊后，BI系統(tǒng)即可在后臺(tái)完成數(shù)據(jù)抽取匹配、運(yùn)算分析。就算需從海量
2020-07-08 16:49:57
挖掘，也可以通過(guò)一鍵修改運(yùn)算模型來(lái)進(jìn)行針對(duì)性、自助式分析。與一般報(bào)表不同，SpeedBI數(shù)據(jù)分析云制作的是智能可視化分析報(bào)表，就像是一種分析框架，瀏覽者可以在這個(gè)框架內(nèi)任何組合分析數(shù)據(jù)，任意篩選特定數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即使數(shù)據(jù)量大也能秒響應(yīng)分析，因此足以隨時(shí)響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
2020-06-09 17:21:45
數(shù)據(jù)庫(kù)分析人員要具備對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作能力，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀取、修改、刪除和更新等功能，常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)為Mysql，當(dāng)然，作為數(shù)據(jù)分析師也可以多學(xué)習(xí)幾種數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)！3. 具備數(shù)據(jù)整理和可視化報(bào)表制作的能力
2018-04-10 15:59:14
這篇主要講一下模型預(yù)測(cè)控制，如果對(duì)PID控制了解的同學(xué)，那效果更好。如果不了解PID控制，還是熟悉下比較好。模型預(yù)測(cè)控制，顧名思義，基于模型，預(yù)測(cè)未來(lái)，進(jìn)行控制。這個(gè)控制是基于模型的，也就
2021-08-18 06:21:11
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。比如其按特定的物理距離連接
2018-07-04 16:07:53
方法方面的最新進(jìn)展，目的是發(fā)現(xiàn)研究差距并提出進(jìn)一步的改進(jìn)建議。在簡(jiǎn)要介紹了幾種深度學(xué)習(xí)模型之后，我們回顧并分析了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行故障檢測(cè)，診斷和預(yù)后的應(yīng)用。該調(diào)查驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)對(duì)PHM中各種類(lèi)型的輸入
2021-07-12 06:46:47
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題？
2021-10-14 08:20:47
深度融合模型的特點(diǎn)，背景深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練完成之后，部署并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的這一步至關(guān)重要，畢竟訓(xùn)練出來(lái)的模型不能只接受一些公開(kāi)數(shù)據(jù)集和榜單的檢驗(yàn)，還需要在真正的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下創(chuàng)造價(jià)值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
BI數(shù)據(jù)分析軟件做數(shù)據(jù)深度分析又快又直觀(guān)，還能靈活滿(mǎn)足不同人的數(shù)據(jù)分析需求，因此選擇BI數(shù)據(jù)分析軟件的企業(yè)與個(gè)人也越來(lái)越多，但卻仍有很大一部人對(duì)BI數(shù)據(jù)分析軟件的使用不太了解，本文將以?shī)W威軟件旗下
2021-01-04 11:00:47
圖表時(shí)，工作人員將結(jié)合不同主題的數(shù)據(jù)分析制作并分享效果報(bào)表模板，對(duì)新功能、分析圖表的應(yīng)用場(chǎng)景、方式不夠熟悉的用戶(hù)能通過(guò)免費(fèi)下載應(yīng)用來(lái)快速學(xué)習(xí)、應(yīng)用這些新功能、新圖表。SpeedBI數(shù)據(jù)分析云持續(xù)更新升級(jí)
2020-05-12 14:23:05
，然后將得到的特征向量輸入到SVM中進(jìn)行分類(lèi)。
LabVIEW是一種視覺(jué)編程語(yǔ)言，與傳統(tǒng)的文本編程語(yǔ)言不同，更適合于進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型的開(kāi)發(fā)。
LabVIEW使用數(shù)據(jù)流模型，可以并行處理多個(gè)過(guò)程
2023-12-13 19:04:23
著手，使用Nanopi2部署已訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，例如硅谷電視劇的 Not Hotdog 檢測(cè)器應(yīng)用，會(huì)在復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)歷程中有些成就感。 目前已有幾十種流行的深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)，參考網(wǎng)址：https
2018-06-04 22:32:12
深入的剖析。大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)的精彩分享也贏(yíng)得觀(guān)眾們的一直認(rèn)可和熱烈的反響。大數(shù)據(jù)分析之路的挑戰(zhàn)與期望阿里巴巴作為一家大數(shù)據(jù)公司，整個(gè)集團(tuán)，從上到下都在踐行數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析之路，正面臨著臨時(shí)需求多
2018-04-03 11:42:18
％。 在未來(lái)幾年，Google將節(jié)省數(shù)億美元。機(jī)器學(xué)習(xí)顯著降低了Google數(shù)據(jù)中心的功耗 此外，機(jī)器學(xué)習(xí)在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)事件方面也很有價(jià)值。因?yàn)槭褂?b class="flag-6" style="color: red">傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型是靜態(tài)的，隨著更多數(shù)據(jù)被捕
2017-04-19 11:01:42
我們通過(guò)傳統(tǒng)算法無(wú)法量化，或者說(shuō)很難去做到的， 深度學(xué)習(xí)可以搞定。特別是在圖像分類(lèi)， 目標(biāo)檢測(cè)這些問(wèn)題上取得了顯著的提升。下圖是近幾年來(lái)深度學(xué)習(xí)在圖像分類(lèi)問(wèn)題上取得的成績(jī)。之所以提出上面的算法
2021-05-10 22:33:46
傳統(tǒng)的視覺(jué)算法受打光以及圖像的邊緣對(duì)比度影響，無(wú)法做到人眼的分辨效果，而且人具有學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過(guò)大量樣本的學(xué)習(xí)，人就可以找到不同物體之間的細(xì)微差別，從而分辨出物體的類(lèi)別。CNN就是模擬人的大腦
2020-07-23 20:33:10
安裝labview2019 vision，自帶深度學(xué)習(xí)推理工具，支持tensorflow模型。配置好python下tensorflow環(huán)境配置好object_detection API下載SSD模型
2020-08-16 17:21:38
本帖最后由 wcl86 于 2021-9-9 10:39 編輯
`labview調(diào)用深度學(xué)習(xí)tensorflow模型非常簡(jiǎn)單，效果如下，附上源碼和訓(xùn)練過(guò)的模型：[hide][/hide
2021-06-03 16:38:25
pandas數(shù)據(jù)分析中常用方法
2019-06-03 06:16:04
Python之所以這么流行，這么好用，就是因?yàn)镻ython提供了大量的第三方的庫(kù)，開(kāi)箱即用，非常方便，而且還免費(fèi)哦，學(xué)Python的同學(xué)里估計(jì)有30%以上是為了做數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)挖掘，所以數(shù)據(jù)分析
2018-05-10 15:18:11
、排列等基礎(chǔ)性操作。這些繁瑣的重復(fù)度極高的操作消耗大量時(shí)間，讓分析人員疲于應(yīng)對(duì)，反而沒(méi)法將時(shí)間精力集中到真正重要的數(shù)據(jù)分析上，是說(shuō)本末倒置也不過(guò)分。BI軟件將這些常用的分析功能整合成一鍵生效的分析模型
2020-11-25 17:14:50
，低成本、低風(fēng)險(xiǎn)、高效率。綜合這兩大因素，企業(yè)所需投入的成本被大幅度縮減，但財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析效果極好。
哪款國(guó)產(chǎn)BI軟件最適合做財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析？
當(dāng)然是奧威BI軟件。
1、使用成本、維護(hù)成本低
它支持按功能
2023-05-16 11:06:11
準(zhǔn)確的模型。有了上述機(jī)制，現(xiàn)在可以通過(guò)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)各種問(wèn)題來(lái)自動(dòng)解決問(wèn)題，創(chuàng)建高精度模型，并對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。然而，由于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能解決簡(jiǎn)單的問(wèn)題，人們嘗試通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN
2023-02-17 16:56:59
低成本部署；從分析結(jié)果可視化到分析可視化，真正做到了基于數(shù)據(jù)了解業(yè)務(wù)結(jié)果的深層次原因，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行洞察與預(yù)測(cè)；在傳統(tǒng)BI中，一旦數(shù)據(jù)量超過(guò)千萬(wàn)級(jí)，響應(yīng)速度慢、數(shù)據(jù)處理慢，甚至崩潰，用戶(hù)體驗(yàn)感差。但在奧威BI
2022-09-22 10:04:26
零售行業(yè)解決方案，秒得覆蓋零售各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析報(bào)表在配合奧威BI零售行業(yè)解決方案使用的前提下，你將獲得整套專(zhuān)為零售數(shù)據(jù)分析打造的智能零售數(shù)據(jù)分析模型與智能可視化分析報(bào)表。只需更新數(shù)據(jù)即可秒得完整的覆蓋
2020-06-10 16:59:22
量巨大的數(shù)據(jù)分析，它不僅需要一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)分析模型作支撐，更需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中臺(tái)來(lái)處理數(shù)據(jù)分析口徑不一、數(shù)據(jù)字段缺失/前后不一等各種問(wèn)題。也只有這樣才能實(shí)現(xiàn)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)深度共享，在數(shù)據(jù)分析時(shí)才能從不同系
2020-05-12 14:14:21
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源為tushare，一個(gè)免費(fèi)開(kāi)源接口；且只取開(kāi)票價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
的簡(jiǎn)單化圖像信息；隨后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、傅里葉變換、Gabor 變換等算法以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成缺陷的標(biāo)記與檢測(cè)。上述傳統(tǒng)算法在某些特定的應(yīng)用中已經(jīng)取得了較好的效果，但仍然存在許多不足。例如：圖像預(yù)處理步驟
2020-08-10 10:38:12
故障預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)預(yù)處理模型CNNLSTMGAN具體情況特殊處理數(shù)據(jù)量較大數(shù)據(jù)量不足特征雜糅
2021-09-13 07:23:10
分析項(xiàng)目中摸索出一套系統(tǒng)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模板，可令人在短時(shí)間內(nèi)深度分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，掌握企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理健康情況，為決策提供助力。
奧威BI財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型介紹
這是一套基于奧威BI數(shù)據(jù)可視化工具的系統(tǒng)化
2023-08-15 10:47:16
系統(tǒng)也能快速響應(yīng)，及時(shí)完成數(shù)據(jù)深度分析。用SpeedBI數(shù)據(jù)分析云，打開(kāi)瀏覽器就能做分析SpeedBI數(shù)據(jù)分析云是BI老廠(chǎng)商奧威軟件專(zhuān)門(mén)打造的線(xiàn)上智能數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，用戶(hù)從瀏覽器就能直接打開(kāi)登錄
2020-06-22 17:02:41
“狗”。深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析上，其核心技術(shù)包括：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及調(diào)用。CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 機(jī)器視覺(jué)中的圖像預(yù)處理屬于傳統(tǒng)技術(shù)，包括形態(tài)變換、邊緣檢測(cè)、BLOB分析等。圖像在人眼和機(jī)器下
2018-05-31 09:36:03
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》 113日期范圍、頻率和移位
2020-05-01 11:24:11
以色列實(shí)時(shí)分析和異常檢測(cè)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司Anodot目前正在使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)克服人類(lèi)在數(shù)據(jù)分析方面的限制。人工智能可以通過(guò)分析所有數(shù)據(jù)提出更多的答案，而Anodot認(rèn)為沒(méi)有將機(jī)器學(xué)習(xí)整合到數(shù)據(jù)分析中的電子商務(wù)公司將會(huì)出現(xiàn)虧損。
2019-07-29 08:06:36
數(shù)據(jù)的研究表明,該模型預(yù)測(cè)精度遠(yuǎn)高于單一的灰色模型。【關(guān)鍵詞】：小波分析;;灰色模型;;AR模型;;組合模型;;變形預(yù)測(cè)【DOI】：CNKI:SUN:QYJK.0.2010-01-021【正文快照
2010-04-24 09:32:17
本發(fā)明公開(kāi)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車(chē)位狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，基于歷史數(shù)據(jù)，建立回歸決策樹(shù)模型進(jìn)而構(gòu)建改進(jìn)決策樹(shù)模型，對(duì)每個(gè)區(qū)域的停車(chē)率進(jìn)行預(yù)測(cè)，基于停車(chē)率和用戶(hù)喜好度為用戶(hù)推薦相應(yīng)的停車(chē)區(qū)域，獲取相應(yīng)停車(chē)區(qū)域
2023-09-21 07:24:58
集進(jìn)行模型的構(gòu)建與預(yù)測(cè)分析的，但是在實(shí)際的工程使用中會(huì)有一種特殊的情況就是：我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)所采集到的數(shù)據(jù)集往往不是絕對(duì)連續(xù)的而是多“片段”的。何為 “片段”？以我之前的時(shí)序建模相關(guān)的文章來(lái)講，諸如：氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等等，都是具有一定數(shù)據(jù)規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建，...
2021-06-30 07:52:16
大數(shù)據(jù)分析邏輯，全英文，請(qǐng)勿公開(kāi)
2018-10-08 17:08:52
的地方。 工業(yè)大數(shù)據(jù)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心組成部分，是當(dāng)今工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然選擇。大數(shù)據(jù)以及現(xiàn)在大火的人工智能技術(shù)對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)可謂影響深遠(yuǎn)，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)功不可沒(méi)！ 那么工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在
2018-11-12 15:56:57
個(gè)人做數(shù)據(jù)可視化就算了，但凡上升到部門(mén)級(jí)的、企業(yè)級(jí)的，都少不了搭建數(shù)據(jù)分析模型，但數(shù)據(jù)分析模型不是那么好搭建的，經(jīng)驗(yàn)不足、考慮不周都將影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)可視化分析。有些企業(yè)用戶(hù)就是在搭建分析模型時(shí)沒(méi)做
2022-05-17 10:03:14
自助式分析。SpeedBI數(shù)據(jù)分析云，一鍵式操作，制作報(bào)表更高效有人會(huì)說(shuō)制作報(bào)表很多步驟，很麻煩，這種情況在SpeedBI數(shù)據(jù)分析云上是不存在的。由于預(yù)設(shè)了豐富的運(yùn)算模型，又精簡(jiǎn)了操作步驟，因此在
2020-06-19 17:21:55
Python在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域受到火熱追捧，很大程度上在于它擁有非常龐大的第三方庫(kù)，以及強(qiáng)大的通用編程性能。因此，快速掌握Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就是學(xué)習(xí)Python各種第三方庫(kù)、工具包
2018-06-28 15:18:14
師的三大任務(wù)分析歷史預(yù)測(cè)未來(lái)優(yōu)化選擇第三、數(shù)據(jù)分析師要求的8項(xiàng)技能統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、P值、分布、估計(jì)基本工具PythonSQL多變量微積分和線(xiàn)性代數(shù)數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)可視化軟件工程機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維
2021-06-23 12:16:28
師的三大任務(wù)分析歷史預(yù)測(cè)未來(lái)優(yōu)化選擇第三、數(shù)據(jù)分析師要求的8項(xiàng)技能統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、P值、分布、估計(jì)基本工具PythonSQL多變量微積分和線(xiàn)性代數(shù)數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)可視化軟件工程機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維
2021-06-30 11:42:09
好端端一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，天天被業(yè)務(wù)部門(mén)指揮著去拉數(shù)據(jù)，累死累活不說(shuō)，還擠兌得沒(méi)時(shí)間做深度分析。久而久之數(shù)據(jù)分析師都被逼成取數(shù)機(jī)了。數(shù)據(jù)分析師大材小用的背后，說(shuō)來(lái)說(shuō)去還不是缺少一個(gè)能夠讓業(yè)務(wù)上手的智能
2020-12-24 14:05:03
小白 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)必讀書(shū)籍+機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù)分析書(shū)籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
摘要： 機(jī)器學(xué)習(xí)正逐漸改變著各行各業(yè)，醫(yī)療行業(yè)也處于變革之中。想不到機(jī)器學(xué)習(xí)不光能診斷患者病情，還能預(yù)測(cè)患者出院后的情況呢，這個(gè)研究方向有點(diǎn)意思，感興趣的讀者快來(lái)瞅瞅吧！ 隨著數(shù)據(jù)量以及計(jì)算機(jī)性能
2018-05-07 15:29:44
可以輕松快速地進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。它支持各種 DNN，如RNN、CNN，甚至是兩者的組合。任何
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)都由四個(gè)重要部分組成：
數(shù)據(jù)集、定義
模型（網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）、訓(xùn)練/
學(xué)習(xí)和
預(yù)測(cè)/評(píng)估?？梢栽?/div>
2020-07-28 14:34:04
對(duì)億級(jí)數(shù)據(jù)做深入挖掘？ OurwayBI數(shù)據(jù)可視化工具，專(zhuān)為億級(jí)數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備OurwayBI數(shù)據(jù)可視化工具是一款專(zhuān)為億級(jí)數(shù)據(jù)深度分析準(zhǔn)備的BI智能可視化工具，通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)統(tǒng)一多個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析口徑，同時(shí)
2020-07-21 15:06:30
在當(dāng)今的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析來(lái)促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)已然成為一種普遍行為，擁有一套系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析方案尤為重要。奧威BI電商數(shù)據(jù)分析方案是一種基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的解決方案，以豐富BI經(jīng)驗(yàn)結(jié)合電
2023-06-27 09:22:14
該資料是由幾篇論文和一個(gè)講義組成，具體講解了回歸分析預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、宏觀(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型
2011-08-15 10:47:24
怎樣從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法過(guò)渡到深度學(xué)習(xí)？
2021-10-14 06:51:23
1、如何在深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中使用紋理特征 如果圖像數(shù)據(jù)集具有豐富的基于紋理的特征，如果將額外的紋理特征提取技術(shù)作為端到端體系結(jié)構(gòu)的一部分，則深度學(xué)習(xí)技術(shù)會(huì)更有效?！ ☆A(yù)訓(xùn)練模型的問(wèn)題是，由于模型
2022-10-26 16:57:26
BI數(shù)據(jù)可視化工具通常是可以用戶(hù)各行各業(yè)，用于不同主題的數(shù)據(jù)可視化分析，但面對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析這塊難啃的骨頭，能夠好好地完成的，還真不多。接下來(lái)要介紹的這款BI數(shù)據(jù)可視化工具不僅擁有內(nèi)存行列計(jì)算模型這樣
2023-08-29 09:44:49
指標(biāo)，將會(huì)員進(jìn)行了8種分類(lèi)，并分析了不同分類(lèi)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)與消費(fèi)習(xí)慣，通過(guò)大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，原來(lái)，大爺大媽根本占不到超市的便宜！今天這一講呢，開(kāi)始講很多朋友都非常期待的零售數(shù)據(jù)分析中的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)。因?yàn)殇N(xiāo)售預(yù)測(cè)
2022-09-08 14:23:32
針對(duì)管道裂紋檢測(cè)的技術(shù)特點(diǎn)和難點(diǎn)，提出了一種于SVR 的管道裂紋漏磁場(chǎng)的預(yù)測(cè)分析模型。先分析了裂紋外形尺寸與漏磁場(chǎng)之間的關(guān)系；再通過(guò)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析，找出管道裂紋深度
2009-07-15 11:10:39
14 。重點(diǎn)講解了如何實(shí)現(xiàn)基于多模型融合的CTR預(yù)估，以及模型效果如何評(píng)估。 搜索引擎廣告是用戶(hù)獲取網(wǎng)絡(luò)信息的渠道之一，同時(shí)也是互聯(lián)網(wǎng)收入的來(lái)源之一，通過(guò)傳統(tǒng)的淺層模型對(duì)搜索廣告進(jìn)行預(yù)估排序已不能滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用并
2017-10-09 17:59:110 本文針對(duì)牛奶中所含蛋白質(zhì)的縱向數(shù)據(jù)，利用R軟件，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的決策樹(shù)、boost、bagging、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和傳統(tǒng)處理縱向數(shù)據(jù)的線(xiàn)性隨機(jī)效應(yīng)混合模型做預(yù)測(cè)對(duì)比。變化訓(xùn)練
2018-01-02 18:51:420 隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的相似性指標(biāo)W_Katz;利用信息熵確定受限玻爾茲曼機(jī)的隱含層神經(jīng)元數(shù)量，構(gòu)建用于特征提取的深度學(xué)習(xí)模型，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率縮短其收斂時(shí)間；采用高斯核函數(shù)、K折交叉驗(yàn)證構(gòu)造基于最小二乘支持向量回歸機(jī)的預(yù)測(cè)
2018-01-04 15:53:570 Score)評(píng)估死亡率的精準(zhǔn)度，結(jié)果證實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用電子病歷(EHR)超音波心電圖資料，確實(shí)可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)病患的死亡率。
2018-06-29 09:03:00
1606 這篇論文對(duì)于使用深度學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。
2018-03-01 11:05:127452 
使用電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)建模預(yù)計(jì)將推動(dòng)個(gè)人化醫(yī)療并提高醫(yī)療質(zhì)量。谷歌發(fā)布消息稱(chēng)已經(jīng)開(kāi)源該協(xié)議緩沖區(qū)工具。谷歌FHIR標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)醫(yī)療事件發(fā)生
2018-03-07 17:14:007819 
基于脫敏的電子病歷數(shù)據(jù)，我們用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)住院患者進(jìn)行了廣泛預(yù)測(cè)。值得一提的是，該模型可以直接使用原始數(shù)據(jù)，無(wú)需人工對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行提取、清洗、整理、轉(zhuǎn)換等一系列費(fèi)時(shí)費(fèi)力的操作。
2018-05-15 14:41:195672 
2017年，Esteva等人發(fā)表論文，宣布他們創(chuàng)建了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)圖片進(jìn)行分類(lèi)，其中CNN無(wú)需被人類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)所限制，它可以將數(shù)字圖片分解成像素級(jí)水平，并最終進(jìn)行診斷。這篇論文也被看作是革命性的作品。
2018-06-30 08:40:352397 
在研究基于大數(shù)據(jù)框架將深度學(xué)習(xí)的分布式實(shí)現(xiàn)后，王萬(wàn)良指出，人工智能是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究主流，基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析方法發(fā)展最為迅速，GPU成為深度學(xué)習(xí)的更高效的硬件平臺(tái)，研究分布式計(jì)算智能優(yōu)化算法將解決大數(shù)據(jù)優(yōu)化問(wèn)題，能夠提升算法的效果并降低計(jì)算復(fù)雜度。
2018-09-26 16:56:138879 內(nèi)部和外部掃描：機(jī)器學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)分析，AI，認(rèn)知計(jì)算
2020-05-31 10:10:001419 智能數(shù)據(jù)分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一、什么是智能數(shù)據(jù)分析？ 智能數(shù)據(jù)分析，它是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抽象等數(shù)據(jù)分析工具從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的分析方法。智能數(shù)據(jù)分析的目的是直接或間接地提高工作效率
2018-12-03 22:46:012351 數(shù)據(jù)分析過(guò)程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成。
2018-12-19 16:36:0749102 具體來(lái)看，對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模型的表現(xiàn)先是遵循冪定律（power law），之后趨于平緩；而對(duì)于深度學(xué)習(xí)，該問(wèn)題還在持續(xù)不斷地研究中，不過(guò)圖一為目前較為一致的結(jié)論，即隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，深度
2019-05-05 11:03:315747 實(shí)際上，易觀(guān)方舟V4.0版本就已經(jīng)提供了豐富的分析模型和分析場(chǎng)景。為了降低數(shù)據(jù)分析門(mén)檻，讓業(yè)務(wù)人員，即使沒(méi)有任何運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的“小白”也能夠使用分析工具，易觀(guān)方舟V4.3新版本在分析模塊內(nèi)置了十多種不同類(lèi)型的專(zhuān)業(yè)分析模型，讓業(yè)務(wù)人員能夠自由抽取自己所需的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察。
2019-07-21 09:17:164424 我們常說(shuō)，辦事情要“名正言順”，而數(shù)據(jù)領(lǐng)域的名字則是格外的多，商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法模型……經(jīng)常把大家繞暈，今天系統(tǒng)科普一下。
2019-07-28 11:49:404961 方面主要分析 C++ 內(nèi)核中的通信原理、消息管理機(jī)制等，最后從生態(tài)發(fā)展的角度講解以 TensorFlow 為中心的一套開(kāi)源大數(shù)據(jù)分析解決方案。本書(shū)適合所有對(duì)深度學(xué)習(xí)和 TensorFlow 感興趣的開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師閱讀。
2019-12-12 08:00:004 無(wú)論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都正在慢慢取代我們作為現(xiàn)代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智能也將成為每個(gè)增長(zhǎng)業(yè)務(wù)的一部分，越來(lái)越多的人熟悉大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析
2020-03-28 16:51:044557 大數(shù)據(jù)是未來(lái)發(fā)展必然趨勢(shì)，不懂數(shù)據(jù)分析很可能在將來(lái)會(huì)被時(shí)代所淘汰，所以現(xiàn)在很多人都爭(zhēng)搶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，而且很多人都是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是有一定難度的，需要大家提前做一些準(zhǔn)備。下面，小編就來(lái)跟大家盤(pán)點(diǎn)一下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析之前那些必須要做的事。
2020-06-29 09:57:261599 上逐步提高。由于可以自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)乂分割以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提髙其性能増加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注
2021-04-02 15:29:0420 做企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的，沒(méi)個(gè)分析模型可不行，因此很多企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析時(shí)都要投入大量的成本去搭建數(shù)據(jù)分析模型，但由于沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)累積往往要走很多的彎路，付出大量試錯(cuò)成本。難道就沒(méi)有別的辦法降低風(fēng)險(xiǎn)和成本？有，那就是選擇有現(xiàn)成數(shù)據(jù)分析模型的數(shù)據(jù)可視化軟件。
2021-09-30 16:57:22378 永洪深度分析模塊集成了復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中，挖掘具有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，做出預(yù)測(cè)分析，但其仍然需要數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)，使用門(mén)檻相對(duì)
2021-10-15 16:34:251093 本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 對(duì)電表數(shù)據(jù)的采集、清洗，完成數(shù)據(jù)格式化。運(yùn)用皮爾森相關(guān)系數(shù)分析以及K折交叉驗(yàn)證等方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通過(guò)采用深度學(xué)習(xí)時(shí)序模型進(jìn)行預(yù)測(cè)研究，最終達(dá)到檢測(cè)電表運(yùn)行狀態(tài)的目的。通過(guò)利用智能電表大數(shù)據(jù)對(duì)電表運(yùn)行狀態(tài)的分析，可以
2022-03-09 16:49:21812 ，而深度學(xué)習(xí)方法的思路是掌握數(shù)據(jù)中的跨時(shí)非線(xiàn)性依賴(lài)。從結(jié)果來(lái)看，這些深度學(xué)習(xí)方法不僅優(yōu)于 ARIMA 等傳統(tǒng)方法和梯度提升回歸樹(shù)（Gradient Boosting Regression Tree
2022-03-24 13:59:241450 解決了訓(xùn)練樣本不足、預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)氣液兩相流中氣泡末速度的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)的定量分析方法相比，基于遷移學(xué)習(xí)的 VGG 回歸網(wǎng)絡(luò)能夠更好地對(duì)氣泡圖像進(jìn)行特征提取，得到更為精準(zhǔn)的氣泡末速度預(yù)測(cè)模型，同時(shí)在小樣本數(shù)據(jù)集中具備較好的泛化能力。
2022-11-08 17:01:48616 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過(guò)使用大量的模型來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類(lèi)別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類(lèi)型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 你想知道的,都在這里!本文是神策數(shù)據(jù)「十問(wèn)十答」科普系列文章的第一期,圍繞數(shù)據(jù)分析模型展開(kāi)。 1 Q:常用的數(shù)據(jù)分析模型有哪些? A:神策數(shù)據(jù)總結(jié)了企業(yè)常用的數(shù)據(jù)分析模型,包括:事件分析、漏斗分析
2023-03-17 11:35:21343 
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的模型都是遵循數(shù)學(xué)函數(shù)的方式創(chuàng)建的。從數(shù)據(jù)分析到預(yù)測(cè)建模，一般情況下都會(huì)有數(shù)學(xué)原理的支撐，比如：歐幾里得距離用于檢測(cè)聚類(lèi)中的聚類(lèi)。 傅里葉變換是一種眾所周知的將函數(shù)從一個(gè)域轉(zhuǎn)換
2023-06-14 10:01:16721 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用Azure和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)分析.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-16 10:57:251 作者：TraptiKalra來(lái)源：AI公園，編譯：ronghuaiyang導(dǎo)讀本文分析了常見(jiàn)的紋理數(shù)據(jù)集以及傳統(tǒng)CNN在紋理數(shù)據(jù)集分類(lèi)上效果不佳的原因。在機(jī)器視覺(jué)任務(wù)中，將紋理分析與深度學(xué)習(xí)結(jié)合
2022-09-23 14:26:46422 
深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域? 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種子集，由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。它是一種自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)，可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高層次的抽象模型，以進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理
2023-08-17 16:02:59995 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類(lèi)：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類(lèi)、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26638 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是模型由多個(gè)隱層組成，可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)。該算法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:53929 近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型（DLM）在軟件漏洞檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用探索引起了行業(yè)廣泛關(guān)注，在某些情況下，利用DLM模型能夠獲得超越傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具的檢測(cè)效果。然而，雖然研究人員對(duì)DLM模型的價(jià)值預(yù)測(cè)讓人驚嘆，但很多人對(duì)這些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:10344 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)，主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:05525 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
2023-12-22 11:07:46259 
，這些原則和進(jìn)步協(xié)同作用使這些模型異常強(qiáng)大。本文探討了深度學(xué)習(xí)成功背后的核心原因，包括其學(xué)習(xí)層次表示的能力、大型數(shù)據(jù)集的影響、計(jì)算能力的進(jìn)步、算法創(chuàng)新、遷移學(xué)習(xí)的
2024-03-09 08:26:2773 已全部加載完成
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