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2016年堪称人工智能元年。继谷歌AlphaGo高调亮相之后,IT巨头们纷纷亮出了人工智能领域的最新成果。微软推出了智能聊天机器人Tay,必应搜索引擎也多次在足球、选秀等重大比赛中准确地预测了比赛结果。Facebook公布了图像识别技术。这些技术看起来非常惊艳,但很多在商业领域难以直接发挥作用。
随着商业智能系统的深入应用,分析系统的数据量呈指数级增长,原有依赖硬盘IO处理性能(包括传统数据库、多维立方体文件)的多维分析技术遭遇到性能瓶颈。与此同时,随着服务器内存价格的下降,一种新的基于内存的OLAP技术架构出现了。
SPSS Modeler 是一个数据挖掘工作台,提供了一个可了解数据并生成预测模型的最先进的环境。Streams 提供了一个可伸缩的高性能环境,对不断变化的数据进行实时分析,在实时处理需要高级分析时,使用Streams和SPSS集成,实现实时评分预测。实时应用预测分析的用例的示例包括网络安全、银行和信用卡欺诈检测、预测性维护,以及实时营销产品。
对医疗数据数字化及数据共享的标准化和倡导,改进并降低数据存储成本,并能够在商业硬件上运行,这些都促成了大数据在医疗行业的应用,并以更低的成本获得更好的医疗卫生服务为目标。
作为企业级大数据平台,各厂商在集成开源技术的同时,也会在其基础之上发展各种针对性的技术,满足企业各方面的需求。下面我们就简要给大家介绍IBM在BigInsights大数据平台中,针对企业的备份恢复、多租户等需求所进行的一系列扩展。
现在大数据挖掘的技术都很成熟,更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有,那就什么都不用提了。毕竟,人工智能+大数据的生态模式已经开启。
自从互联网问世以来,网络攻击和威胁一直存在。恶意的攻击会给企业带来物理上和经济上的的损失。随着技术的发展,恶意的网络攻击不断增加,而且越来越危险。因此,防范网络攻击变得异常重要。
谈到算法,大家都觉得挺神秘的,对没有学过统计学相关知识的朋友来说,太多的数学公式没法理解,很多书籍介绍的也比较表象,看得云里雾里的,那么今天,我们将尝试给大家介绍SPSS Modeler里面所涵盖的一些算法内容,既不那么地表象,也不那么地难以理解。
SPSS Modeler包含了多种决策树算法,包括C5.0、CHAIN、QUEST、C&R和决策列表,他们都可以通过构建树来生成分类规则。那么他们在使用过程中到底有些什么样的区别呢?
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