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《中国人工智能学会通讯》——11.30 深度迁移学习

11.30 深度迁移学习 随着互联网技术在各个领域的广泛应用,特别是社会网络,以及移动计算的崛起,文本、图像、视频等非结构化数据呈现出指数式增长,迫切需要有效的数据分析方法和高效的数据处理算法。机器学习作为大数据智能化分析的主要技术基石,在理论和实践两方面都取得了飞速进展,特别是在深度学习[1]上取得了革命性突破。 虽然人们已经能够通过信息系统、社会媒体、移动计算、工业互联网等渠道收集到大规模、多模态、高维度、快速变化的大数据,但大数据中高价值的标记数据还是比较稀缺的。从监督机器学习的视角来看,只有大规模的标记数据才是真正有用的大数据。例如当前取得革命性突破的深度神经网络需要在百万规模以上的标记数据集上进行分布式并行训练,才能获得理想的准确率和运行效率[2] 。由于大数据具有多数据源、异构模态、快速变化的特点,因此在进行特定领域、特定模态、特定时段的数据分析任务时,常常会出现标记数据稀缺,包括深度神经网络在内的监督学习无法成功应用的问题,这极大地限制了监督学习在大数据分析中的应用范畴和实用价值。 为了应对标记数据稀缺问题,增强对大数据的内容分析和语义理解能力,推出了基于群体智慧的知识图...

大数据帮助你提高销售业绩的4种方式

ZDNet至顶网软件频道消息:大数据推动销售的最知名的例子之一是亚马逊,该公司完善了对所有数据的分析来提高其销量。而事实上,小型公司也可以利用大数据来推动其销售更上一层楼,这将涉及你已经收集的数据、你需要收集的数据,以及如何结合不同的数据集来获取促进销售的情报信息。无论你是进行B2B销售、B2C还是C2C销售,大数据都可以帮助你提高业绩。 在过去,卖家通常拥有比买方更多的信息。而在B2C以及B2B时代,这种局面已经大大改变。现在消费者可以扫描条形码或者执行简单的搜索查询来查找不同网站的类似产品,这非常有利于消费者,他们可以使用这些数据寻找物美价廉的产品。当然,企业同样也可以这样做来提高其销售业绩,通过数据分析,企业可以知道竞争对手何时调整了其价格,并且自动调整其自己的价格和服务可以确保不会降低销量。 在这个时代,消费者比卖家拥有更多的信息,因此销售代理商不应该只是依赖于直觉。很多时候,尤其是在B2B销售中,直觉是销售代理商谈判策略的重要组成部分,根据与消费者的关系以及销售经理的经验,从而确定架构。根据SalesandMarketing.com首席运营官Joe Boissy表示,基于直觉...

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