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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

“蚂蚁金服是一家技术驱动的公司,我们做的事情,是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士,在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。 大约一个月前,在北大“人工智能前沿”系列课程的讲堂上,作为特邀演讲人的漆远已经将 AI 技术和普惠金融的概念结合到了一起。在新智元 AI 技术峰会上,漆远再次强调:“蚂蚁金服核心的关键点在于普惠的金融服务,而实现普惠金融服务依靠的技术就是人工智能和大数据。” 场景!场景!场景! 从技术到落地,AI 的场景化应用成为本次新智元技术峰会上的一个关键词。漆远指出,在杭州,蚂蚁金服和城市政府直接对接了超过100项市政服务,比如司机闯红灯,可以通过支付宝进行直接赔付。“再举几个例子,支付宝可以在杭州城区购买地铁票;当芝麻信用超过一定分数时,人们可以免

最全解析:大数据和机器学习有什么区别

大数据的定义 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。 大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越 可能提升模型的精确性,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此,机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。 大数据与机器学习两者是互相促进,相依相存的关系。 机器学习与大数据紧密联系。但是,必须清醒的认识到,大数据并不等同于机器学习,同理,机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算,内存数据库,多维分析等等多种技术。单从分析方法来看,大数据也包含以下四种分析方法: 1.大数据,小分析:即数据仓库领域的OLAP分析思路,也就是多维分析思想。 2.大数据,大分析:这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。 3.流式分析:这个主要指的是事件驱动架构。 4.查...

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