问路数据信托,是否将成为数据治理的大未来?

文/陈根当前,数据的价值已经得到了社会的认可和重视。对海量数据聚合、加工产生的价值推动着数字经济深度发展。数据,作为新生产要素实至名归。然而,数据共享与数据隐私之间存在着众所周知的悖论。数据共享带来了数据界限问题以及数据的非可控性问题,也让隐私和安全问题日益突显。

Read More →

一文教你使用卷积神经网络进行图像分类

介绍卷积神经网络属于深度学习的子域。深度学习中的算法以与人脑相同的方式来处理信息,但其规模很小,因为我们的大脑太复杂了(我们的大脑大约有860亿个神经元)。为什么使用CNN进行图像分类?图像分类通过从图像中提取特征,以观察数据集中的某些模式。由于可训练参数变得非常大,因此使用ANN进行图像分类最终会在计算上造成很高的成本。例如,如果我们有一张50 X 50的猫图像,并且我们想在该图像上训练传统的ANN,以将其分类为狗或猫,则可训练参数变为–(50 * 50)* 100图像像素乘以隐藏层 + 100 偏差+ 2 * 100 输出神经元+ 2 偏差= 2,50,302我们在使用CNN时使用了过滤器,过滤器根据其用途而存在许多不同类型。

Read More →

2021第七届中国国际大数据大会3月在京召开

当前,新一轮科技创新和产业变革席卷全球,以数据驱动为核心的数字化、网络化、智能化深入推进,数字新动能加快释放。随着我国大数据、数字经济、数字中国等一系列国家战略的全面推进,大数据产业持续高速增长,与实体经济加速深化融合,产业数字化应用潜能加速释放,成为驱动数字经济快速发展的先导力量。

Read More →

一文了解清理数据的重要性

介绍在精神上和卫生上进行清洁的概念在任何健康的生活方式中都是非常有价值的。数据集有些是相同的。如果没有在数据科学生命周期中进行清理或作为日常活动进行清理,那么出于任何目的的代码将根本无法工作。在数据分析中,选择了许多生命周期。在这里,我选择了CRISP-DM框架,并专注于步骤3 –数据准备。

Read More →

如何使用Transformer在Twitter数据上进行情感分类

介绍Transformer的发明最近取代了 的世界。transformers是完全无视传统的基于序列的网络。RNN是用于基于序列的任务(如文本生成,文本分类等)的最初武器。但是,随着LSTM和GRU单元的出现,解决了捕捉文本中长期依赖关系的问题。但是,使用LSTM单元学习模型是一项艰巨的任务,因为我们无法使其并行学习。

Read More →

开了会员配送费却猛涨3倍!App会“偷听”吗?

  进入大数据时代,很多人都有这样的经历,并不是旅游旺季,机票价格却越搜越高;聊天时随口提到某款商品,一转身就在各大平台上看到相关商品的广告推送。在网络时代,我们能很快地找到自己想要的信息,但自己的信息数据却似乎也更容易被泄露,或在不知情的情况下被商家非法利用。

Read More →

企业存储告别“傻大黑粗”,华为存储引领AIOps创新

如果将工业设备与一台闪存阵列放在一起,会发生什么?你可能想象不到,日久天长,闪存控制器中的线路板可能会被慢慢腐蚀甚至溶解。若恰巧这台“傻大黑粗”的闪存阵列并不具备智能化的故障预测功能,当系统中断或发生数据丢失时才被用户察觉,一切将为时晚矣。

Read More →