Les entreprises qui souhaitent concourir pour effectuer des machines d'apprentissage explore surprenant en fait, en fait, la mise en œuvre de certains algorithmes rend les machines plus intelligentes plus intelligentes avec des données ou des problèmes de titre. Après tout, cette année, "Plug and Play" est une solution de programmation d'algorithme très puissante "Bad Street". Par exemple, à partir du cadre de la machine Open Source Open Source de Google, à Microsoft Azure Machine Apprentissage et à Amazon Sagemaker, tout.

Par conséquent, les données sont progressivement devenues le point de distinction le plus important de la concurrence d'apprentissage. Une des raisons est que des données de haute qualité sont rares; Une autre raison est que les données n'ont pas été commercialisées et ont des informations asymétriques entre entreprises d'entreprise.

Dans l'attente de rechercher des sources de données externes, même ces données peuvent même en avoir besoin de se créer eux-mêmes.

Pour la première fois, des données utiles: précieuses, très rares

Data progressivement le point de discrimination de l'adversaire est que de nombreuses entreprises séchéesNG a des données dont ils ont besoin. Bien que la Société ait été évaluée à l'utilisation de directives comptables générales, cette évaluation s'est concentrée sur les actifs d'entité et les actifs financiers, physiques et argent. En 2013, un prix Nobel a été émis pour la théorie de l'évaluation des actifs, renforçant la sensibilisation à l'importance actuelle des entités financières ou des actifs.

Cependant, les objets commerciaux les plus précieux sont maintenant des logiciels ou des réseaux, pas seulement des entités ou des actifs financiers. Au cours des 40 dernières années, l'actif axé sur: 1975, 83% des actifs tangibles représentent la majorité de l'ensemble du marché; 84% des actifs sur le marché en 2015 sont des actifs invisibles. Les géants d'aujourd'hui ne produisent plus de cafés et ne vendent plus de machines à laver, ils basculent vers des applications, des logiciels, V.V. De telles transitions ont causé un comptable comptable et un objet qui a été créé extrêmement inapproprié.

Le résultat est le manque de lUtilité utile est devenu un problème. La différence entre la valeur marchande et la valeur comptable devient plus grande. Les entreprises tentent d'utiliser des machines d'apprentissage de la machine pour prendre en charge des décisions commerciales importantes pour améliorer cette différence. Parfois, la machine d'apprentissage remplace même certains consultants coûteux, et ils réalisent enfin que les données requises par l'algorithme n'existent pas. Donc, vraiment, ceux qui avancaient que le flash tout le monde a enfin essayé de déployer de nouvelles technologies dans les mêmes anciennes données.

Comme pour les personnes, à moins d'une enseignante, le système d'apprentissage de la machine ne sera maîtrisé dans aucun domaine. Cependant, comparé aux personnes, les machines ont besoin de plus d'informations pour apprendre et elles sont vraiment plus rapides que les données de lecture humaine. Par conséquent, la société fera concurrence avec de meilleurs programmeurs d'apprentissage et ceux qui commenceront à projeter de l'AI, sont en fait un concours de romans et d'expansion de données.

Exemple: sur le terrainLes domaines financiers, les sources de données disponibles sont bien au-delà du rapport traditionnel de négociation en actions et de montrer aux investisseurs. Les données peuvent également être dérivées de l'analyse de réseautage social ou de certains brevets.

L'importance de ces sources de données repose principalement sur deux raisons. Premièrement, les données traditionnelles sont limitées aux actifs traditionnels, qui ne suffisent pas à l'ère des actifs invisibles d'aujourd'hui. Deuxièmement, il n'est pas nécessaire d'utiliser des méthodes d'apprentissage sur le marché sur le marché. Tous les personnes intéressées par ce procès ont analysé les tendances industrielles, la rentabilité, le taux de croissance, le taux d'intérêt, les recettes foncières et la rentabilité des actifs et des milliers de variables courantes et d'autres actionnaires. Sexe.

Essayez de découvrir l'exploration de données dans l'analyse et n'aider pas la société à gagner. Au lieu de cela, j'espère que les entreprises gagnent toute personne ayant besoin de trouver une connexion entre de nouveaux ensembles de données, il peut donc avoir à créer des ensemblesNouvelles données pour évaluer les actifs invisibles.

Lundi, pensant aux soins: Que voulez-vous savoir

Créer des données beaucoup plus complexes avec deux tables avec des clients d'information, puis lancer dans la base de données. La plupart des entreprises prédisent ou distinguent par erreur leurs préoccupations: toutes les données peuvent être trouvées sont assez courantes et attendent maintenant à trouver la lumière de l'espoir.

Bien que les machines d'apprentissage découvrent soudainement quelque chose n'a jamais réalisé que tout ait été surpris tout le monde, mais il n'a pas maintenu la stabilité à fournir de telles idées. Cela ne signifie pas que cet outil est très ordures, ce qui signifie que nous devons l'utiliser sage. Mais il est facile de le faire: par exemple: lorsque nous étudions les marchés de données externes, nous avons constaté que la plupart des nouveaux fournisseurs de données font toujours attention aux entités et aux propriétés talentueuses. Main.

Une étape de nombreux publicsTY est de donner une hypothèse très importante. La véritable amélioration des machines d'apprentissage est, elles peuvent provenir d'une expérience, d'une largement de sensibilisation ou presque complètement en utilisant des informations profondes qui ont une corrélation, de construire une méthode plus rapide, plus facile à comprendre, plus facile à élargir et à réduire le taux d'erreur.

Pour utiliser la méthode d'apprentissage, aucune donnée que vous ne puisse trouver ne sera pas incluse dans le système. Il vous suffit de saisir un groupe d'information prudent, j'espère que cela peut apprendre et développer, obtenir plus d'informations que les personnes.

Troisièmement, apprendre la machine provient de différentes données

. Ce qui suit est une recommandation à trois points recommandée de créer une entreprise avec des applications d'apprentissage précieuses et précieuses: . 1. Le succès de l'AI est des données différentes. Vous ne pouvez obtenir de nouvelles informations sur les données que vous avez maîtrisées dans les concurrents. Intérieur de la société Exview etDécouvrez ce que vous connaissez et comprenez et créez un ensemble de données unique. Les algorithmes de machines nécessitent beaucoup de support de données, mais cela ne signifie pas que le modèle doit envisager un grand nombre de variables. Vous devez mettre vos préoccupations dans des données avec une entreprise unique. 2. Les données sont meilleures que des données complètes. Vous pouvez avoir beaucoup de données détaillées sur un certain problème, mais elles ne peuvent pas les utiliser. Si votre entreprise n'utilise pas ces informations à tout moment dans le processus de prise de décision, il n'existe aucune valeur pour apprendre la machine pour apprendre la machine. Les ingénieurs d'apprentissage professionnel demanderont à de nombreux problèmes difficiles d'apprendre quels domaines sont les domaines réels et la manière dont ces zones affecteront les résultats de l'application. Si ces problèmes sont trop difficiles pour vous, vous ne pensez pas avec soin pour votre valeur réelle. 3. Avant de connaître les informations que vous connaissez. Les meilleures entreprises à utiliser des machines trouveront les éléments les plus appropriés PÉnorme, avec leurs décisions importantes d'une perspective unique. Cela les guidera pour collecter des données et utiliser la technologie. Il est relativement simple d'élargir ce problème sur la base de certaines de vos équipes ayant une certaine connaissance, créera également plus de valeurs pour votre entreprise. Évidemment, cette ère a «mangé un logiciel pour manger le monde» (cela est décrit à partir de Marc Andreessen Software Ingénieur). Mais ils ont toujours faim! Le logiciel nécessite une formule contenant de nouvelles données et technologies pour continuer à créer de la valeur. Personne ne veut tomber derrière de telles perspectives, la transformation de la machine et des données externes. Donc, veuillez commencer par des sociétés d'inspection internes, découvrez votre caractère unique des informations et des sources de données externes valides et recevront. Au cours de ces étapes, vous pouvez conserver la compétitivité de la société.