数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据分析、模式发现和结果解释等步骤。 人工智能的基本概念 Basic Concepts of Artificial Intelligence 人工智能是计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解等。近年来,随着计算能力的提升和大数据技术的发展,...
数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据分析、模式发现和结果解释等步骤。 人工智能的基本概念 Basic Concepts of Artificial Intelligence 人工智能是计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解等。近年来,随着计算能力的提升和大数据技术的发展,...
【导读】近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华 — 中国工程院知识智能联合研究中心共同编写的《人工智能之数据挖掘》报告正式发布。报告针对数据挖掘的情况进行了深度剖析，从数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场景、发展趋势 5 个部分，介绍数据挖掘的最近研究进展，并展望了数据挖掘...
数据采集/挖掘:上篇文章中介绍了很多效果测试的方法, 但也说过符合测试场景要求的数据不会自动的飞到我们面前, 所以我们需要在茫茫多的数据中根据业务规则选取到我们需要的数据。 数据质量测试/监控:数据直接影响到模型效果, 所以我们需要针对数据进行测试和监控。 尤其在自学习场景中,如果数据出现问题需要及时的告警。
在图像数据中会涉及到各种图像增强算法(二值化,灰度化,角点提取,滤波去噪等等),在 NLP 领域里会涉及到文本切片,切词,词向量,语料库构建等等。如果你面对的是一个人工智能平台,那么这些也就变成了测试对象。 数据标注:我们面对的大部分都是监督学习,所谓监督学习,就是算法在学习这份数据的时候, 我们需要告诉算法这...
数据挖掘（Data Mining）旨在从大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法，也是知识发现的关键步骤。本报告围绕数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场景、发展趋势等方面展开深入研究，主要内容包括...
【导读】近日,由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华 — 中国工程院知识智能联合研究中心共同编写的《人工智能之数据挖掘》报告正式发布。报告针对数据挖掘的情况进行了深度剖析,从数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场景、发展趋势 5 个部分,介绍数据挖掘的最近研究进展,并展望了数据挖掘的...
【尚学堂】人工智能之海量数据挖掘视频教程_spark分布式计算_XGBoost安装_XGBoost模块参数说明_Spark安装配置_Spark开发共计4条视频,包括:01_spark分布式计算_XGBoost安装_XGBoost模块参数说明_XGBoost源码位置【尚学堂】、02_spark分布式计算_Spark安装配置_Spark开发Wor
在当今数字化时代,人工智能(AI)、机器学习(Machine Learning)和数据挖掘(Data Mining)作为科技领域的重要三驾马车,共同推动着技术的飞速发展。这三者之间联系紧密,却又各自
人工智能之数据挖掘资料人工智能 ——数据挖掘之数据仓库 目录 一、什么是数据挖掘? 二、什么是数据仓库?数据仓库的特征。 三、数据仓库设计 四、从数据仓库到数据挖掘 什么是数据挖掘 • 数据挖掘 (数据库中知识发现): – 从大型数据库中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有 用的) 信息...