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近年來,伴隨著物聯網、云計算、移動互聯網等新技術的迅猛發展,數據正以**的速度不斷增長和積累,大數據時代已經到來,這引起了產業界?學術界?科技界和**機構的廣泛關注。 大數據的火熱并不意味著對于大數據的了解深入,反而表明大數據存在過度炒作的危險.大數據的基本概念、關鍵技術以及對其利用上均存在很多的疑問和爭議。 大數據較為嚴重的風險存在于數據分析層面。數據量的增大會帶來規律的喪 失和嚴重失真。
隨著Internet上文檔信息的迅猛發展,文本挖掘成為處理和組織大量文檔數據的關鍵技術。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數據挖掘具有更高的商業潛力. 當數據挖掘的對象完全由文本這種數據類型組成時,這個過程就稱為文本數據挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。 數據挖掘(Data Mining),就是從存放在數據庫,數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效
大數據、人工智能技術發展已上升為國家戰略,相關技術將成為推動行業增長的下一個引擎!國家文號召人工智能人才培養的重要意義與重大戰略,人工智能人才培養作為技術發展的基礎之一,如何在新的時代號召下尋求更大的發展與變革是當務之急! NLPIR大數據語義智能教學科研平臺是大數據語義智能分析專業的教學科研綜合平臺。平臺以自然語言理解為核心,結合北理工團隊多年的科學研究與*教學經驗,以科學嚴謹的方式,致力于
隨著計算機技術的革新,互聯網新媒體的快速發展,人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據,因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長,大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。 數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要
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