ASO行业公司及现状概述
国内(不分先后):
1、CQASO,90后创业团队,2016年3月上线,追赶势头很猛;
2、 ASO100,2015年4月上线,创始团队前身做布丁优惠券、PP红包,国内口碑较好;
3、 鸟哥ASO,2016年6月上线,创始人鸟哥从媒体起家,随后做流量分发;
4、 ASO114,2015月3月上线,优派网旗下的ASO优化平台;
5、 蝉大师,2015年10月上线,用户体验较好,对于普通用户限制比较多;
6、 APPBK,团队实力不错,对自然语言处理比较到位,可统计用户标签排行榜
7、 APPDUU,Appying旗下,做运营干货分享起家,目前转型做ASO/ASM工具;
8、 应用雷达,2012年开始经营的老牌的iOS数据挖掘工具,可实时查询和排名走势;
9、 爱比数据,2016年4月成立,后起之秀;
10、 德普优化,2015年8月成立,主打出海APP

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吴恩达《深度学习》第三门课(2)机器学习策略二
2.1进行误差分析 (1)一识别猫为案例,错误率为10%,这时系统还可以有较大提升空间,这时该往哪方面努力呢?可以通过误差分析,具体可以拿出100个分类错误的样本,然后利用表格统计每个样本分类错误的原因(如下图所示),比如很模糊,狗和猫很像,有滤镜等,一个样本出错可以同时有多个原因,统计看因为什么原因导致分类错误的比例最高,那么就应该着重花功夫在那上面。 (2)根据上面的统计也可以预估出如果完美解决该问题可以带来多大性能的提升,比如100张样本中有5张图把狗误认为了猫,所以即使解决了狗识别成猫的问题,最终能带来的性能提升是从90%到90.5%。 2.2清楚标记错误的数据 (1)深度学习对于训练集样本(注意此处只讲了是训练集)样本随机标注错误其实表现出很强的健壮性,一般没有必要去修正训练集样本的错误标注(一来没必要,而来训练集可能非常之大耗时耗力)。 (2)对于验证集而言,务必将验证集的操作运用到测试集上,保证二者的同分布。 (3)同样在误差分析的表格中添加一列作为样本标记错误导致的,看看他的占比,比如说修正能提升0.6%,那么如果现在误差是10%的话,显然其他原因可提升性能空间更大,应...
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2018五大人工智能趋势,你知道多少?
人类一直对机器人和人工智能(AI)的概念保持非常强的好奇心。好莱坞电影和科幻小说可能激发了一些科学家开始朝着这个方向努力,虽然人工智能泡沫已出现多次,但目前重大的发展和突破正在重新引起公众对这一领域的兴趣。 2018年我们需要关注AI的相关领域,因为变革正在慢慢来临,其中包括自然语言处理(NLP),机器学习,认知计算,神经网络,计算机视觉和机器人及其相关技术。在本文中,我们将解释围绕所有这些技术的五个不断变化的趋势,并了解它们的好处。 1.机器学习模型的民主化 机器学习旨在使计算机能够从数据中学习并在不依赖于程序中命令的情况下进行改进。这种学习最终可以帮助计算机构建模型,例如用于预测天气的模型。这里,我们介绍了一些利用机器学习的常见应用程序: 1.1财务应用 随着金融科技创业公司挑战现有企业,金融业正在迅速发展。这些现有企业中的许多人主要依
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