数据分析与应用

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2006年,Hinton在顶级期刊《科学》提出深度学习的概念,深度学习的概念源于人工神经网络的研究,是一种多层深度学习结构,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示类别属性或特征,发现数据的分布特征。

Tempo大数据分析平台之深度学习

随着研究的深入,深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展,落实的具体行业上,多采取多个领域的多模融合实现具体应用,比如,机器人助手,首先,需要图像处理模块和语音识别模块把语音信息和图像信息转化为文字描述,实现助手洞察外部的视觉和语音,其次,需要专门的深度学习网络实现基于语言的语义理解,给出外部反馈信息。

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IDC报告,当下数据以每年50%左右的速度快速增长,截至2020年全球数据规模将达44ZB,其中文本等非结构化数据占比高达75%-85%,因此对文本等非结构数据挖掘分析显得尤为迫切和重要。

全球非结构化数据量增长情况

1,全球非结构化数据量增长情况

文本挖掘(Text Mining)指从大量非结构化文本数据中抽取未知的、可理解的、最终可用的知识,并运用这些知识更好地组织信息,进而获取用户感兴趣或有用模式的过程。

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