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时间:2021-09-08 10:22编辑:实用云来源:实用云当前位置:主页 > 云存储服务 >

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今天的博客是由首席数据科学家兼SAP高级分析组织高级主管Paul Pallath博士为我们带来的

数字经济推动了从记录系统向智能系统的转变。人类或机器与数字世界的每一次互动都会留下痕迹。这一数字足迹承载着嵌入在数据中的重要信息,为构建智能系统提供了肥沃的土壤。

今天,越来越多的企业倾向于做出数据驱动的决策。因此,重要的是,我们要了解,新一轮对数据策略的关注正在取得进展。然而,手机免费建站,我们洞察的质量和健壮性与数据的质量成正比。下面的比喻提供了一种在这种情况下查看数据的有用方法:

如何优化数据是一个重要的考虑因素。数据驱动的见解是从结构化(或作为记录系统的一部分收集)和非结构化(非事务性数据,如社交媒体、视频、语音和文本内容,而不是作为传统记录系统的一部分捕获)的数据生成的。由于明显的原因,合并来自这些不同数据源的数据是很难实现的,而且几乎不可能维护。更重要的是,数据污染、泄漏,溢出可能会产生严重的影响(很像石油泄漏)。

机器学习的实现依赖于没有明确权威来源的外部数据源,或者对数据的收集方式知之甚少,这是很危险的。这会产生隐藏的债务,导致不可扩展、不稳定的系统。

因此,找到一种安全、数据驱动的方法非常重要。你越快找到它越好。机器学习对人类的影响越来越大。世界各国政府正在制定新的法规,以确保企业使用的数据类型、企业如何使用自己的见解以及隐私应如何保护的透明度。因此,ecs云服务器,标准化和数据治理的重点是从源头上解决问题,从而影响到拥有数据的组织。

在这一点上,数据挖掘与石油勘探的第二次比较说明:

数据是构建智能系统的原材料。企业拥有高质量的数据对于在成为数据驱动型组织的过程中获得一致的价值至关重要。这样,大数据课程,服务器云平台,数据就可以作为机器学习实施的一种干净的自然资源。

7月13日网络研讨会:机器学习实施中的债务

加入我的网络研讨会,讨论机器学习实施中的债务。在以规模和加快速度构建机械学习以满足业务需求的同时,有必要意识到我们在这些实现中积累的债务,企业应用开发平台,并定期为它们提供服务。隐性债务更危险,因为它是无声合成的。本报告将讨论"大规模机器学习"的概念以及我们需要谨慎对待的各种隐性债务。

日期:2017年7月13日时间:上午7点至上午8点主持人:Paul Pallath博士立即注册

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