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机器学习会成为2017年大数据​分析的瓦解者吗?

新旧年份交接总让人心绪万千——感情中混合了乐观和焦虑。同时这也是一个回顾、反思和对未来进行预测的契机。 2016年发生了许多关于人工智能(AI)的“第一次”:特斯拉的自动驾驶系统第一次实现车祸预测、Alexa作为凶杀案证人被传唤、白宫发表人工智能白皮书以及谷歌的AlphaGo在围棋比赛中战胜人类冠军。AI战功赫赫的2016年已经过去,随着AI技术进一步渗入到人们的日常生活的方方面面,AI在2017年有望迎来更大进步。 以下是我们就此所做的一些展望: 更加个性化的AI 2016年见证了面向消费者推出的人工智能产品的增长。Alexa、Siri和小娜已经成了每个人手持设备的标配。亚马逊甚至还将Alexa开放给第三方开发者免费使用。可以期望2017年AI会出现在更多app上,其他科技巨头公司或将效仿亚马逊的开放策略,对开发者开放自家的AI系统。 通过这种更为协作的途径,我们终于可以期待看到人工智能的个性化发展。具有独特个性、气质乃至不同智力水平的AI程序将大量出现。 图/CIO Journal/Narrative Science 当下帮助机器思考的若干AI算法。 更好的对话交互 试图同Siri...

机器学习和数据挖掘的联系与区别

从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上说,机器学习的科学成分更重一些,而数据挖掘的技术成分更重一些。 本文选自《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》 机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。 学习能力是智能行为的一个非常重要的特征,不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统,而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能,因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中,“经验”通常是以数据的形式存在的,因此,机器学习不仅涉及...

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Rocky Linux

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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。