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    请不要把数据分析和机器学习混为一谈

    经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢? 比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取

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    请不要把数据分析和机器学习混为一谈

    经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈,因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同,他们干的事情有什么不同,并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢? 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据,而我们机器学习处理的则是行为数据。那么,什么是交易数据,什么是行为数据呢?比如说对于一个电商来说,他的用户交易数据就是下单,比如说对于银行这样的系统来说,他的交易数据就是用户的存取款账单,再比如对于电信

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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

    因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路?》的演讲。他表示,人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起,尤其是替代人力的应用。在企业方面,基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估

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