用演算法解決各行各業的痛點

Ⅰ 結合實際,談談如何利用大數據解決各種中的痛點難點

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop

Ⅱ 區塊鏈解決了什麼問題嗎

區塊鏈最重要的是解決了中介信用問題。在過去，兩個互不認識和信任的人要達成協作是難的，必須要依靠第三方。比如支付行為，在過去任何一種轉賬，必須要有銀行或者支付寶這樣的機構存在。但是通過區塊鏈技術，比特幣是人類第一次實現在沒有任何中介機構參與的情況下，完成雙方可以互信的轉賬行為。這是區塊鏈的重大突破。（交易區塊鏈資產上「幣匯交易所」）

如果用一句話說明就是：去中心化。
區塊鏈(BlockChain)是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。
所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。
狹義來講，區塊鏈是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構， 並以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。
廣義來講，區塊鏈技術是利用塊鏈式數據結構來驗證與存儲數據、利用分布式節點共識演算法來生成和更新數據、利用密碼學的方式保證數據傳輸和訪問的安全、利用由自動化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數據的一種全新的分布式基礎架構與計算方式。

優點：
1)演算法簡單，容易實現；
2)節點間無需交換額外的信息即可達成共識；
3)破壞系統需要投入極大的成本。
缺點：
1)浪費能源；
2)區塊的確認時間難以縮短；
3)新的區塊鏈必須找到一種不同的散列演算法，否則就會面臨比特幣的算力攻擊；
4)容易產生分叉，需要等待多個確認；
5)永遠沒有最終性，需要檢查點機制來彌補最終性。

Ⅲ 演算法就是解決生活難題的方法而不能用算計

計算方法又稱「數值分析「．是為各種數學問題的數值解答研究提供最有效的演算法，而演算法不僅僅是數學問題，它是解決一切問題的方法和步驟．演算法的內容比計算方法涵蓋的內容更為廣泛所以C是錯誤的．
故選C．

Ⅳ 智能優化演算法解決了哪些問題

智能優化主要是用來求最優解的，通過多次迭代計算找出穩定的收斂的最優解或近似最優解，例如復雜的單模態或多模態函數的求最值問題。

Ⅳ 演算法解決的的實際問題有哪些

PageRank 演算法。Google最早的搜索演算法。這演算法解決了對搜索結果排序的問題。這演算法牛逼嗎？當然，它造就了今天的Google。

Ⅵ 越來越火爆的人工智慧，將會對物流行業產生怎樣的影響

據VentureBeat報道，在下了訂單後，每個人都想知道，你的包裹是如何在幾個小時後出現在門口的？這是個非常復雜的過程，涉及到供應商、製造商、批發商、零售商以及終端消費者。這個過程被統稱為供應鏈管理（SCM），其中物流是負責處理商品流動和運輸的那部分。

林德布魯姆說：「我們不斷地觀察市場，並相信自己正開發更好的技術。」由於對可靠性的迫切需要，C.H. Robinson建立並運營自己的數據中心，若需要額外計算能力則可求助於雲計算。擁有數據中心的資源讓C.H. Robinson可需要的時候迅速進行調整，但依然需要利用閑置的系統進行研發。

除了靈活性外，擁有數中心還能控制隱私。林德布魯姆強調稱：「對於客戶來說，我們是運輸管理系統的雲服務供應商。作為核心雲供應商，我們擁有同樣的技術，但我們知道數據在哪裡，我們可以控制它，我們可以兌現為客戶保密的承諾。許多人對與我們合作感到更放心。」

林德布魯姆說：「在我們這個行業，技術是非常重要的因素。」物流和供應鏈領域的其他巨頭也如此認為，並大量斥資研發AI解決方案。DHL希望利用自動汽車降低成本，Active Ants開發可穿戴技術以永華倉庫任務，Locus Robotics開發可穿戴機器人，本田利用智能手機應用實時追蹤貨物。

Ⅶ 數據標注行業目前的痛點是什麼

人工智慧行業，痛點是數據領域無法滿足AI商業化落地的需求。
自從2012年深度學習在圖像和語音方面產生重大突破後，人工智慧便真正具備了走出實驗室步入市場的能力，2016年AlphaGo的勝利再次引爆行業，成功喚起了中國市場的興趣，時至今日，人工智慧的商業化在中國得到了長足發展，在安防、金融、企服等領域紛紛落地開花，同時也真正意義上衍生出了一套完整的產業鏈。
目前人工智慧商業化在算力、演算法層面已達到階段性基本成熟，不過想要更加契合落地需求、解決行業具體痛點，還需要大量經過標注處理的相關數據做演算法訓練支撐。
人工智慧行業內有一個很重要的共識：數據集質量的高低直接決定最終模型效果的好壞。
換句話說，數據對於模型性能的貢獻是最大的，數據越多越豐富、代表性越強、模型效果越好，演算法的健壯性和魯棒性就越強。
隨著AI企業商業化落地進程的加快，越來越多的企業開始意識到標注數據的重要性。
以自動駕駛為例，目前很多企業都已經生產出自己的無人駕駛汽車樣車，並頻頻出現在公共視野內。
然而，雖然這些樣車在實驗室內表現良好，但距離真正的商用仍然有很遙遠的距離，一個很重要的原因就是真實路況場景與實驗室場景差距過大。
在實驗室內，只需要少量的道路數據即可滿足實驗的需要，但是到了真實的道路上，無人駕駛汽車將會遇到很多無法預知的情況，在沒有足夠數據支撐的前提下，車載電腦無法做出自己的判斷，導致潛在的風險劇增。
可以說數據決定了AI的落地程度，更具前瞻性的數據集產品和高度定製化數據服務成為了行業發展的主流。

Ⅷ 人工智慧會成為其他行業終結者嗎

在星球大戰、終結者、攻殼機動隊等科幻電影中，人工智慧專家是人類頂尖智慧的化身。因為觸不可及，所以缺乏真實感。
然而，近年來隨著各國、各科技企業紛紛加緊部署人工智慧，人工智慧已經從幾年前還是一個比較學術的科學，演變成相對產業化的高科技行業。越來越多的頂尖人才加入到這個如火如荼的「風口」。
人工智慧專家的日常是怎樣的？他們的工作場景真的那麼高冷嗎？這些最聰明的腦袋具備哪些看家本領？又有哪些困惑？他們會成為其他職業的「終結者」嗎？
機器的「啟蒙老師」
美顏相機中萌萌噠的兔耳朵動態表情包、在線開通基金賬戶、實時清理互聯網中不健康的違規圖像、遠程抄錄家裡的水電煤「三表」……「這些我們再熟悉不過的日常，其實都是人工智慧專家的『傑作』。」上海七牛人工智慧實驗室創辦人和負責人彭垚說。
走進由他創辦的實驗室，濃濃的「極客」氣息撲面而來。這個實驗室有個奇特的名字——「Ataraxia人工智慧實驗室」。「Ataraxia是古希臘的一種哲學思想，該哲學流派認為世界的知識和理論都是不完善的，只有通過不斷學習才能達到更高的境界。人工智慧就是一種機器需要不斷學習和認知才能到達的境界。」彭垚說。
除了響亮的名字，實驗室的牆壁上還掛滿了藍底科幻海報，上面寫著「AI Civilizatoin(人工智慧文明)」。區別於到處都是瓶瓶罐罐的傳統實驗室，人工智慧實驗室遍布一排排計算機，屏幕上跳動著一行行代碼、數據；變形金剛式的中小型機器人錯落有致地矗立在辦公桌上。一張張年輕的面孔熟練而有節奏地敲打著鍵盤，有的是演算法工程師、有的是數據科學家，還有的是數據標識員……盡管從事的具體工作各不相同，但他們都有一個共同的稱謂——「人工智慧專家」。
「人工智慧專家，可以簡單理解為機器的『啟蒙老師』。」彭垚說，演算法工程師先負責搭出一個最初步的演算法框架，然後，數據科學家再把合適的數據裝入演算法框架里，通過優化、搭建出第一版機器模型。隨後，數據標識員通過給圖像、文字等數據做標記，為機器編寫出一本附有正確答案的「教科書」，手把手教機器模型如何學習處理不同類別的信息。
在人工智慧專家的啟蒙和教導下，機器模型經過幾天或者一周的學習，就可以自主進行深度學習了。「當機器模型學習的准確率達到及格線，就可以開發成產品、投入試運行，然後一邊運行、一邊繼續學習。一兩個月後，機器模型的准確率就會有『脫胎換骨』的進步。」彭垚說。
「人工智慧＋」
用演算法解決各行各業的「痛點」
「人工智慧是計算機科學的一支，它的起始是演算法。怎樣把數據轉化成有效的信息，進而解決各行各業的痛點、輔助其做決策是人工智慧專家的願景。」彭垚說，與長期從事某一個具體行業的上班族不同，人工智慧專家需要在各行各業自如轉換。
演算法模型是最基礎的工具，這些工具只有跟不同行業、不同用戶的需求結合起來，才會有「用武之地」。「好的人工智慧專家需要不斷學習不同行業的知識，了解各行業的運行規律、發現他們的痛點，進而有針對性地寫演算法、建模型、做產品。」彭垚說。

Ⅸ 常用數據挖掘工具有哪些

前段時間國際權威市場分析機構IDC發布了《中國人工智慧軟體及應用(2019下半年)跟蹤》報告。在報告中，美林數據以11%的市場份額位居中國機器學習開發平台市場榜眼，持續領跑機器學習平台市場。在此之前，2019年IDC發布的《IDC MarketScape™：中國機器學習開發平台市場評估》中，美林數據就和BAT、微軟、AWS等知名一線廠商共同躋身領導者象限，成為中國機器學習開發平台市場中的領導企業之一。

以上都是對美林數據Tempo人工智慧平台（簡稱：TempoAI）在機器學習開發平台領域領先地位的認可，更說明美林數據在堅持自主創新、深耕行業應用道路上的持續努力，得到了業界的廣泛認可，並取得了優異成績。

點此了解詳情

Tempo人工智慧平台（TempoAI）為企業的各層級角色提供了自助式、一體化、智能化的分析模型構建能力。滿足用戶數據分析過程中從數據接入、數據處理、分析建模、模型評估、部署應用到管理監控等全流程的功能訴求；以圖形化、拖拽式的建模體驗，讓用戶無需編寫代碼，即可實現對數據的全方位深度分析和模型構建。實現數據的關聯分析、未來趨勢預測等多種分析，幫助用戶發現數據中隱藏的關系及規律，精準預測「未來將發生什麼」。

產品特點：

1 極簡的建模過程

TempoAI通過為用戶提供一個機器學習演算法平台，支持用戶在平台中構建復雜的分析流程，滿足用戶從大量數據（包括中文文本）中挖掘隱含的、先前未知的、對決策者有潛在價值的關系、模式和趨勢的業務訴求，從而幫助用戶實現科學決策，促進業務升級。整個分析流程設計基於拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。平台內置數據處理、數據融合、特徵工程、擴展編程等功能，讓用戶能夠靈活運用多種處理手段對數據進行預處理，提升建模數據質量，同時豐富的演算法庫為用戶建模提供了更多選擇，自動學習功能通過自動推薦最優的演算法和參數配置，結合「循環行」功能實現批量建模，幫助用戶高效建模，快速挖掘數據隱藏價值。

2 豐富的分析演算法

TempoAI集成了大量的機器學習演算法，支持聚類、分類、回歸、關聯規則、時間序列、綜合評價、協同過濾、統計分析等多種類型演算法，滿足絕大多數的業務分析場景；支持分布式演算法，可對海量數據進行快速挖掘分析；同時內置了美林公司獨創演算法，如視覺聚類、L1/2稀疏迭代回歸/分類、稀疏時間序列、信息抽取等；支持自然語言處理演算法，實現對海量文本數據的處理與分析；支持深度學習演算法及框架，為用戶分析高維海量數據提供更加強大的演算法引擎；支持多種集成學習演算法，幫助用戶提升演算法模型的准確度和泛化能力。

3 智能化的演算法選擇

TempoAI內置自動擇參、自動分類、自動回歸、自動聚類、自動時間序列等多種自動學習功能，幫助用戶自動選擇最優演算法和參數，一方面降低了用戶對演算法和參數選擇的經驗成本，另一方面極大的節省用戶的建模時間成本。

4 全面的分析洞察

為了幫助用戶更好、更全面的觀察分析流程各個環節的執行情況， TempoAI提供了全面的洞察功能，通過豐富詳實的洞察內容，幫助用戶全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。

5 企業級的成果管理與應用能力

挖掘分析成果，不僅僅止步於模型展示，TempoAI全面支撐成果管理與應用，用戶在完成挖掘流程發布後，可基於成果構建服務或調度任務等應用，在成果管理進行統一分類及管理，可根據業務需求選擇應用模式：調度任務、非同步服務、同步服務、流服務及本地化服務包，滿足工程化的不同訴求。提供統一的成果分類統計、在線數量變化趨勢、日活躍數量變化趨勢、調用熱度、失敗率排名等成果統計功能，同時提供所有服務的統一監測信息，包括服務的調用情況及運行情況。幫助用戶高效便捷的管理成果、利用成果及監測成果。

6 完善的斷點緩存機制

TempoAI提供節點的斷點緩存機制，包括開啟緩存、關閉緩存、清除緩存、從緩存處執行、執行到當前節點、從下一個節點開始執行等功能，為用戶在設計端調試建模流程提供了高效便捷的手段，顯著提升用戶的建模效率。

7 靈活的流程版本及模型版本管理機制

為了方便用戶更好的對多次訓練產生的挖掘流程和模型進行管理，平台提供了流程版本及模型版本管理功能，支持用戶對流程的版本及模型的版本進行記錄和回溯，滿足用戶對流程及模型的管理訴求，提升用戶建模體驗。

8 跨平台模型遷移及融合能力

TempoAI平台支持PMML文件的導入和導出功能，可以實現跨平台模型之間的遷移和融合，利於用戶進行歷史模型的遷移，實現用戶在不同平台的模型成果快速共享，提升成果的復用性。

9 豐富的行業應用案例

TempoAI支持應用模板功能，針對不同行業的痛點內置了豐富的分析案例，「案例庫」一方面為用戶學習平台操作和挖掘分析過程提供指導，另一方面可以為用戶提供直接或間接的行業分析解決方案。

10 流數據處理功能

TempoAI提供流數據處理功能，包括kafka輸入（流）、kafka輸出（流）、SQL編輯（流）、數據連接（流）、數據水印（流），滿足用戶對實時流數據進行處理的需求。

11 一鍵式建模能力

TempoAI支持一鍵式建模功能，用戶只需輸入數據，該功能可以自動完成數據處理、特徵工程、演算法及參數選擇及模型評估等環節。節省了用戶AI建模的時間，提升了建模效率。讓用戶將有限的精力更多的關注到業務中，將建模工作交給平台，從而進一步降低AI建模的門檻。

Ⅹ 互聯網烏鎮論劍馬雲一句話把大家嚇壞了嗎

一年一度，大咖來。

第四屆世界互聯網大會（12月3日-5日），今天正式啟幕。

烏壓壓的一群攝影記者蹲點在安檢處，等待抓拍互聯網大佬；開大會時，大佬們的座位怎麼排；今晚，快樂的丁老闆（丁磊）又會帶來自家的什麼東西招待大家……里里外外，都透露著一股八卦味。

而在大會現場蹦躂了一整天的小梁哥，在朋友圈發了這樣一句感慨：馬雲和其他兩位（李彥宏、馬化騰）的顏值差距在縮小，其他兩位的口才和馬雲的差距在縮小。

雷軍：小米不僅是手機公司，還是電商公司AI公司。

1. 發展數字經濟的關鍵是創新和融合。將互聯網20年發展的技術和方法論與各行各業融合。融合也是創新，讓生活更加美好。

2. 發展數字經濟創新很關鍵，技術驅動也很關鍵，AI也是重要驅動力。

3. 在數字經濟上，我同意Pony的觀點，融合發展是重要驅動因素。比如小米，大家覺得小米是智能手機公司，但我創辦小米時就提出鐵人三項。前些年我們的手機100%是小米網銷售，如今，小米也是電商和AI公司。我們也是一個融合發展的公司，融合本身就是創新。我提出一個觀點，融合是發展數字經濟很關鍵的因素。

4. 不管是發展數字經濟、還是AI，5G將是重要驅動力，這一潮流未來兩三年就會開始。5G讓帶寬增大增長，對數字內容很有幫助，5G還帶來了新的機會。現在的智能設備並沒有真正的連起來，互聯網更多是人與人的連接，5G要解決的核心問題是設備的連接。

5. AI並不是只有大公司才能實現。這是個開放的時代，每個公司都有機會。

6. 中國換機潮結束，帶來了移動互聯網普及。而印度智能機剛普及，會帶來移動互聯網，中國發生過的很多變化。我們今年進入了60個國家，不僅與國際廠商競爭，也與中國企業競爭，這促進了世界智能手機行業的進步。我們進入別的國家，也帶過去了人才、技術和商業模式，現在還是個合作共贏的時代。