达观动态

达观愿与业内同行分享 助力各企业在大数据浪潮来临之际一起破浪前行

人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本,达观数据所专注的是文本智能处理领域。文本智能处理,亦即自然语言处理,试图让机器来理解人类的语言,而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体,不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的...

个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中, 可以简单地分为5层架构,每层处理相应的数据输出给下一层使用,分别是:   数据处理层 作为推荐系统最低端的数据处理层,主要功能是首先将...

作者简介   刘英涛:达观数据推荐算法工程师,负责达观数据个性化推荐系统的研发与优化。 XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研...

   作者简介   夏琦,达观数据NLP组实习生,就读于东南大学和 Monash University,自然语言处理方向二年级研究生,师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。 本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导...

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,是一种业界广泛使用的聚类算法,该方法使用了高斯分布作为参数模型,并使用了期望最大(Expectation Maximization,简称EM)算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解,期望读者能够更...

互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,形成了信息过载(i...

在这个人工智能备受推崇的时代,即便如华为这样的大型科技企业也无法忽视人工智能的正向作用,因为时代在召唤,科技的助推只会帮助企业更好地释放价值。 企业堆积海量信息,合理利用才是解决之道 科技企业充斥着大量有复用价值的数据、资料和内容...

随着互联网技术的迅速发展与普及,如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理,已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中,文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下,根据文本内容自动确定文本类别的过程。文本分类有着广泛...

1深度学习背景 深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一,通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来谷歌微软IBM百度等拥有大数据的高科技公司相继投...

  6月4日,达观数据CEO陈运文在上海市机器学习研讨会进行了主题为《机器学习技术在达观推荐系统的应用》分享。   上海市机器学习研讨会两周一期,此分享会旨在邀请机器学习技术方面的行业专家来为计算机行业爱好者们分享交流自己的经验与技术应...