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大数据分析价值渐现 企业应用需以客户为中心

ZDNET至顶网CIO与应用频道 05月18日 北京消息(文/王聪彬):在全球化的过程中世界已经变成了一个平面、一张网、一朵云,在其中数据就像血液一样不停的流动着。对于企业而言大数据分析可以很好地优化业务,在降低成本的同时提高用户体验,当然大数据分析应用到具体企业时也需要根据不同的业务特性进行结合,未来企业中以客户为中心的大数据应用将成为重点方向。 大数据分析辅助业务转型 温水煮青蛙的故事估计很多人都知道,在安逸的环境中很容易缺乏危机意识,企业也是相同,但如何才能不做温水青蛙? 企业中已经有越来越多的高管开始关注IT,不仅限于CIO。而在信息爆炸的年代,企业需要更多的数据科学家来进行数据分析,甚至一些企业还设立了CDO(首席数据官)的职位,对大数据和分析进行单独的管控。 这相对于没有数据提供参考往往依靠直觉和过往的经验作出决策的企业,他们有个大的几率走进不可挽回的误区,而利用大数据和分析则可以更好、更快速的对业务和市场把脉。 2014年4月埃森哲调查了全球高管眼中大数据的最大作用,其中89%的高管认为大数据会彻底改变做生意的方式,就像互联网一样,他们还相信会有其他巨大变化。 业务转型是...

CNN 那么多的网络有什么区别吗?看这里了解 CNN 的发展历程

为了解释这个问题,我觉得很有必要去了解一下 CNN 架构模型的发展,从 CNN 模型架构的发展去看待不同的网络之间的区别,去学习 CNN 模型的定义。 ------------------- 深度学习算法最近变得越来越流行和越来越有用的算法,然而深度学习或者深度神经网络的成功得益于层出不穷的神经网络模型架构。这篇文章当中作者回顾了从 1998 年开始,近 18 年来深度神经网络的架构发展情况。 图中的坐标轴我们可以看出横坐标是操作的复杂度,纵坐标是精度。模型设计一开始的时候模型权重越多模型越大,其精度越高,后来出现了 resNet、GoogleNet、Inception 等网络架构之后,在取得相同或者更高精度之下,其权重参数不断下降。值得注意的是,并不是意味着横坐标越往右,它的运算时间越大。在这里并没有对时间进行统计,而是对模型参数和网

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