最新动态NEWS
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NLP中的相似性指标
这篇文章涵盖了欧几里得距离，点积和余弦相似度作为NLP相似度度量的使用，当我们将语言转换成机器可读格式时， 标准 方法是使用密集向量，神经网络通常会生成密集的向量。它们使我们可以将单词和句子转换为高维向量，这些向量经过企业，以便每个向量的几何位置都可以赋予含义。2021-05-11 -
数据科学和机器学习的基本线性代数
线性代数是数据科学和机器学习的基础。初学者从他们在数据科学的学习历程中开始，以及经验丰富的从业者，都必须对线性代数的基本概念有深入的了解。2021-05-11 -
更快，更智能，更强大的主数据管理新功能
数据驱动型企业可从增强的决策制定，更吸引人的客户体验以及提高的运营效率中受益，但是以数据为主导的业务战略需要强大的数据基础，这就是为什么像您这样的组织需要创新的主数据管理解决方案，这些解决方案可以释放其数据资产并加速价值交付。2021-05-11 -
重新考虑云迁移后的关键数据管理实践
随着越来越多的企业寻求减少成本，提高效率和提高敏捷性的机会，企业中的云采用持续加速，目前，将近四分之三的用户正在计划着重于云解决方案的数字化转型项目，在将数据和应用程序迁移到云中时，有越来越多的平台选择，部署模型和功能可以满足每项要求，但是云迁移并不是解决所有IT和业务难题的万灵药，尽管在本地部署也可以说是相同的，但事实是，我们日益基于云的世界要求企业重新考虑其数据管理实践，人员和流程。2021-05-11 -
速度需求：实时决策的数据分析
一项新的研究表明，尽管已经大量关注大量数据淹没公司网络，但要成功利用大数据的公司也必须能够快速，轻松地调整其分析工作，的公司比落后的公司更可能允许用户与数据进行交互并自定义分析环境以满足自己的需求，自己需要的信息可以在85％的时间内为决策提供依据，这与不太成功的公司形成鲜明对比，后者报告说他们仅在59％的时间内找到了正确的信息。2021-05-10 -
大数据需要很少的数据才能成功
全球IT主管提出的一个普遍问题是：“您打算如何处理大数据？”互联网上到处都是人们试图弄清楚如何处理大数据问题的热潮，但是我想扩大对话范围，将“小数据”也包括在内，首先，快速定义“小数据”，有关客户，供应商，位置，交互等的数据，大数据是企业中有关所有内容的所有信息，换句话说，大数据需要上下文（或小数据）才能有用。2021-05-10