要理解機器學習，最重要的一點是它代表了一種從根本上與以往不同的創(chuàng)建軟件的方法：機器從示例中學習，而不是明確地為特定的結(jié)果編程。這是一個重大突破。在過去50年的大部分時間里，信息技術(shù)的進步和它的應用都
AI這個詞是在1955年由達特茅斯大學的數(shù)學教授John McCarthy提出的，他在次年組織了這個主題的開創(chuàng)性會議。從那以后，或許是由于這個令人回味名字的原因，這個領(lǐng)域的發(fā)展遠遠超過了人們的想象。
1.營銷1.0時代編輯營銷 1.0時代是以產(chǎn)品銷售為中心營銷階段，該階段的營銷手段較為傳統(tǒng)，主要通過廣告方式、價格戰(zhàn)促進產(chǎn)品銷售，相對而言具有一定的復雜性以及落后性，同時營銷的過程難以控制，該階段的
智能營銷是通過人的創(chuàng)造性、創(chuàng)新力以及創(chuàng)意智慧將先進的計算機、網(wǎng)絡(luò)、移動互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)等科學技術(shù)的融合應用于當代品牌營銷領(lǐng)域的新思維、新理念、新方法和新工具的創(chuàng)新營銷新概念。而“智能”在中文中是，指人的
專家匯獨家合作的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式和實操專家趙衛(wèi)東博士，是復旦大學教授，理論嚴謹務(wù)實，案例實用，在某省聯(lián)通公司深獲學員好評，并確定了下月繼續(xù)采購趙教授的SPSS Modeler實操課程。感謝趙教授的精心教
金融業(yè)大數(shù)據(jù)應用發(fā)展機遇與挑戰(zhàn) (1)金融業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的細分粒度要求不斷增高，以滿足業(yè)務(wù)預測和交易影響評估的需求 金融服務(wù)公司都希望能充分利用各種服務(wù)交付渠道如分公司、網(wǎng)絡(luò)、移動通信等海量客戶數(shù)據(jù)，開
金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應用需求分析 (1)需要可擴展性開放架構(gòu)做支撐 大數(shù)據(jù)量必然要求金融企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施更易于數(shù)據(jù)的整合與集中、擴展與伸縮，以及管理與維護，同時還必須具備良好的可靠性、可控性、安全性。近年
摘要 : 目前的工作流建模工具大多是面向活動、面向產(chǎn)品、面向目標或面向決策的 ,沒有強調(diào)工作流 是多個角色主體協(xié)作的過程 ,工作流的績效最終依賴員工及其角色的作用. 從角色及其合作的角 度 ,分析了
基于知識模式挖掘的流程知識推薦系統(tǒng)1 (1.復旦大學 上海市數(shù)據(jù)科學重點實驗室，上海 201203; 2. 復旦大學 軟件學院，上海 201203) 摘要：傳統(tǒng)的流程管理與知識管理相互獨立，難以為流
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