数据驱动方法原理：（大量数据基础上）找到数学模型，通过数据训练参数（机器学习），让数学模型计算结果无限逼近实际数据。
数据驱动方法：降低数学模型的复杂度，用大量数据和几个简单模型替代。
基础：统计学（概率论）
大数据：不是大规模数据，满足这3个条件才能算是大数据，大量（vast），多维度（variety），完备性（velocity），及时性。及时性并非必需，但有时效性会解决更多问题。
完备性的例子（机器翻译）
机器翻译：数据覆盖多个国家，所有长句的直接翻译。Google有条件获得完备的主要语言常见说法的数据和两种语言对应的译法。
今天看了第一章，有收获，除了了解一些数据的背景知识，数据是怎么伴随人类发展，重要的是有了一种共鸣。 从远古时代人类...
第一章 以前认知世界的完美模式是什么呢？应该获取数据，然后分析数据，然后建立一个涵盖所有情况的统一的大模型，然后按...
这本书出版于2016年，后悔没有早点看到它。对于大数据和人工智能大家都有一些模糊的认识，看了这本书，你会对它们的来...
1.现代的人工智能和以前的人工智能的区别。以前是寻找一个算法，可以适应所有的情况。而现在是用一个简单的模型，然后用...
关于本书作者： 吴军，得到订阅号《硅谷来信》的作者。计算机科学家，谷歌智能搜索算法的发明人，也是一位投资人，还是一...
科技在人类进步中总是扮演着最活跃最革命的角色，它的发展是无法阻止的，我们能做的就是面对现实，抓住智能革命的机遇，而...
第一次翻开的时候，看了眼开头几页，又合上了,觉得太过枯燥。 今天再把这本书翻出来，看到数据推动人工智能发展这一节，...
大数据是一场以数据为基础的，改造各种行业的一场革命。真正意义上的大数据要符合三种特征，大量的，多维度的（相关的数据...
推荐序（李善友） “用不确定的眼光看待世界，再用信息来消除这种不确定性”，是大数据解决智能问题的本质。 世界的不确...
数据驱动方法原理：（大量数据基础上）找到数学模型，通过数据训练参数（机器学习），让数学模型计算结果无限逼近实际数据...
本文标题：《智能时代》读书笔记
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vzxdyttx.html
网友评论