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决策(管理学术语)

决策,指决定的策略或办法。语出《韩非子·孤愤》:“智者决策於愚人,贤士程行於不肖,则贤智之士羞而人主之论悖矣。”

数据仓库(一):认识数据仓库

数据仓库(一):认识数据仓库 刚接触数据仓库是在我的第一份实习工作——数据中心数据管理系统开发,它是一个B/S架构的应用,与一般的项目不同的是,系统是以数据仓库来进行数据存取的,这是我第一次听说数仓这个词,感觉它庞大而且神秘,不知道从何入手,对数据仓库有一种敬畏之心,后来经过慢慢的学习和使用,发现其实它在应用开发中的使用方法跟传统关系数

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算法是不是产品经理应该考虑的问题? | 2018 荐文 #42 以下是我在这周读到的一些好文章和一些有意思的内容,也许你也会喜欢。 荐文 《How to be Strategic》 作者:Julie Zhuo 到底什么是战略思维?怎样才能更有战略?来看看 Facebook 产品副总裁 Julie 分享的人人都能用上的战略思维。其实我还挺怕看这类文章的,因为即便看完,也往往沦为「空谈」。但作者是怎样分析自己遇到的瓶

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5分钟内看懂机器学习和深度学习的区别 欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由liuxuewen 发表于云+社区专栏 在本文中,我们将研究深度学习和机器学习之间的差异。我们将逐一了解它们,然后讨论他们在各个方面的不同之处。除了深度学习和机器学习的比较外,我们还将研究他们未来的趋势和走向。 img 深度学习 VS 机器学习 深度学习与机器学习

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做大数据分析时,这几个技巧可以带来帮助 现在数据已经成为了一些企业的“天”。近年来,近年来越来越多的公司已经意识到数据分析可以带来的价值,并且已经跳上了大数据旅行车。实际上,现在所有的一切都在被监控和测量,创造了大量的数据流,通常比公司可以处理的速度更快。问题是,根据定义,大数据很大,因此数据收集中的小差异或错误可能导致重大问题,

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【智能商业20讲】(二)未来商业的核心:数据智能 举个栗子 每年的双十一,阿里巴巴的大部分人要做的事情却越来越少,客服曾经是压力最大的部门,破天荒的第一次不用加班。 原因是什么呢?因为在这一整天里客户该看到什么产品,他们挑选了什么产品,他们的收藏夹里选了什么产品,下次他们再登录淘宝该给他们推荐什么商品,这些过程完全都是由机器自动完成。去

数据科学究竟是什么?

数据科学究竟是什么? 摘要:本文是关于数据科学的概述和讨论,包括数据挖掘,统计推断,机器学习,数据工程等等。 数据科学是一门将数据变得有用的学科。它包含三个重要概念: 1.统计 2.机器学习 3.数据挖掘/分析 数据科学的定义 如果你回顾一下数据科学这个术语的[早期历史](),会发现有两个主题密切相连: 1. 大数据意味着计算机的使用频率增加。 2. 统计学家很难

打破“黑匣子”!MIT开发了透明的AI系统,推理思路与人相似

打破“黑匣子”!MIT开发了透明的AI系统,推理思路与人相似 MIT林肯实验室智能和决策技术小组,研究开发了一个神经网络,可以执行类似人类推理思路的步骤,回答关于图像内容的问题。该模型被命名为透明设计网络(TbD-net),在解决问题时直观地呈现其思维过程,使人类分析师能够解释其决策过程。该模型比当今最好的视觉推理神经网络表现更好。 了解神经网络如何做

《机器学习》-- 贝叶斯分类器

《机器学习》-- 贝叶斯分类器 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热,相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学,一定也想参与其中。不管是出于好奇,还是自身充电,跟上潮流,我觉得都值得试一试。对于自己,经历了一段时间的系统学习(参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》),现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et a

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0004沉没成本基础与实战

0004沉没成本基础与实战 图片来自网络 概念: 百度百科:沉没成本,是指以往发生的,但与当前决策无关的费用。从决策的角度看,以往发生的费用只是造成当前状态的个因素,当前决策所要考虑的是未来可能发生的费用及所带来的收益,而不考虑以往发生的费用。 沉没成本是经济界最棘手的难题之一,处理不好很容易导致两种误区:害怕走向没有效益产出的“沉淀成本”

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招聘有什么风险,如何控制招聘风险 为人力资源管理系统的入口,人员招聘的作用非常重要。吸引到适合的人才,意味着企业获得了持续发展的动力和源泉。所有企业的意愿都很单纯,他们敞开宽广的胸怀,一厢情愿地认为优秀人才会自动来求职,但结果并不都尽如人意。事实是我们要有策略地吸引并慎重雇佣,招聘决策就显得尤为关键。有学者说理想招聘是一项系统工程和

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人工智能决策也会产生偏见,人类该如何用法律做好把关? 现在要创业不可不谈人工智能、大数据这两大议题。从这再往下探讨就可说到深度学习与机器学习的技术。无论是创业或是主管们,AI 和大数据都是未来的科技走向,而这两大科技只会越来越庞大,不太可能突然消失。然而,当今人类对 AI 和大数据都还很陌生,就连发展前线的科学家们也只短期臆测未来会变得如何