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大数据潮流下的机器学习及应用场景

机器学习是一门人工智能的科学,能通过经验自动改进的计算机算法的研究。  机器学习是一个多学科交叉的领域,会涉及到计算机、信息学、数学、统计学、神经科学等。 机器学习是大数据的核心技术,本质都是基于经验的算法处理。机器学习强调三个关键词:算法、经验、性能,其处理过程如下图所示。 在数据的基础上,通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能如果达到要求,就用该模型来测试其他的数据;如果达不到要求,就要调整算法来重新建立模型,再次进行评估。如此循环往复,最终获得满意的经验来处理其他的数据。 机器学习技术和方法已经被成功应用到多个领域,比如今日头条的个性推荐系统,蚂蚁金服的金融反欺诈,讯飞的语音识别,自然语言处理和google的机器翻译,模式识别,智能控制、垃圾邮件等。 机器学习的分类 监督学习 监督是从给定的训练数据集中学习一个模型,再用此模型预测,再将预测结果与实际结果进行比较,不断调整预测模型,直到达到一个预期的准确率。 常见算法包括回归分析和统计分类。监督学习常用作训练神经网络和决策树。他们高度依赖事先确定的分类系统。如垃圾邮件、新闻资讯内容分类。 非监督学习 非监督学习的训练集没...

数据保护伞—为MaxCompute平台数据安全保驾护航

近几年随着DT概念在国内持续普及,2016年中国大数据市场规模为168.0亿元,增速达到45%;预计2017-2020增速将保持在30%以上,中国信通院发布大数据发展调查报告(《中国大数据发展调查报告(2017年)》)中指出大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。 59.2%的受访企业已经成立了数据分析相关部门。 35.1% 的受访企业已经应用了大数据,同时, 22.9%的企业计划将在未来 1 年内应用大数据。 企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。进一步加大在大数据领域的投入。 一半以上的受访企业未来计划加大对大数据的投入,近20%的企业预计投入增长在50%以上。在日益增长的大数据需求的背景下,企业在选择自己的大数据平台有以下关注维度,其中安全以71.4%高举榜首。 大数据安全管理的挑

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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