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「金字塔原理」附录三

发表于 2019-07-11 | 分类于 Model
《金字塔原理》- 要点汇总
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无监督学习方法的特点

发表于 2019-07-02 | 分类于 AI
无监督学习方法的模型、策略、算法总结。
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10 种监督学习方法特点概括

发表于 2019-07-02 | 分类于 AI
10 种监督学习方法的特点概括总结:感知机、K 近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯蒂回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔科夫模型、条件随机场。
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数据量、数据处理能力与知识图谱

发表于 2019-06-25 | 分类于 AI
与其说知识图谱的规模从根本上决定了智能的瓶颈,不如说是数据量的积累和数据的处理能力决定了智能的发展。
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「资源」| 30份人工智能行业报告

发表于 2019-06-15 | 分类于 AI
本次资源分享为30份人工智能细分领域行业报告。
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知识图谱在金融领域的分析与应用

发表于 2019-06-15 | 分类于 AI
知识图谱因其自身的图展示、图挖掘、图模型计算优势,可帮助金融从业人员进行业务场景的分析与决策,有利于建立客户画像、进行精准营销获客,发现信用卡套现、资金挪用等行为,更好的表达、分析金融业务场景的交易全貌,从而成为行业的宠儿。
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「医疗知识图谱」到「综合性医疗大脑」

发表于 2019-05-29 | 分类于 AI
最近,由于某些原因,特别关注了医疗知识图谱方面的发展&应用情况,有了些浅薄认识,故码此文,以供参考。
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浅析个性化推荐&知识图谱相结合

发表于 2019-04-17 | 分类于 AI
推荐系统火热,是互联网、大数据、人工智能发展的必然趋势。其可应用于各个细分领域。如:新闻微博、电商、外卖团购、视频音乐、搜索查询、社交人脉、证券股票等等。本文将重点关注推荐系统与知识图谱的结合。
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算法与模型评估:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)

发表于 2019-04-10 | 分类于 AI
自然语言处理(ML)、机器学习(NLP)、信息检索(IR)等AI领域,评估(evaluation)是一项非常重要的工作,其模型或算法的评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)。 简单整理,以供参考。
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互联网项目风险管理清单

发表于 2019-04-04 | 分类于 Work
最近在做项目,经常遇到一些因为没有进行项目风险评估的坑,所以对项目常见问题进行汇总,以后可按照这些方面进行排查、评估,可使项目顺利、快速推进并落地。
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