为物联网革命奠定基础:企业如何在为时已晚之前完善数据策略

物联网正迅速成为“万物互联”。Gartner预计到2020年将有200亿个物联网设备。这些下一代设备将开始进入商业世界,并期望为更智能的业务流程提供全面支持。

然而,障碍在于目前还没有物联网技术的通用标准,来让决策者了解如何利用这些复杂设备(以及它们创建的数据)来解决其独特的挑战。此外,许多公司仍然在最基础的层面上努力进行数据分析。随着物联网设备产生新的数据流,如果没有坚实的分析基础,这将会

制定机器学习训练数据策略的6个技巧

人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、解析和学习的能力,以便更精确地完成任务。
汽车、金融、政府、医疗、零售和科技等行业的大部分管理者都已经对ML和AI有了基本的了解。不过,并非每个人都是一个制定训练数据策略的专家——而这往往是实现ML高投

从人工智能 (AI)发展应用看算法测试的测试策略

随着人工智能的发展与应用,AI测试逐渐进入到我们的视野,传统的功能测试策略对于算法测试而言,心有余而力不足,难以满足对人工智能(AI)的质量保障。

结合在人脸检测、检索算法上的测试探索、实践的过程,本文将从以下几个方面介绍人工智能(AI)算法测试策略。

算法测试集数据准备
算法功能测试
算法性能测试
算法效果测试(模型评估指标)
算法指标结果分析
算法测试报告

我们将算法测试测试流程中的

处理机器学习中不平衡类的5种策略

类失衡:假设您有一个罕见的疾病机器学习数据集,即大约8%的阳性。在这种情况下,即使你不训练,只是简单地说没有生病,这也会给出92%的准确率。因此,在类不平衡的情况下,准确性是不准确的。
在本指南中,我们介绍了处理机器学习中不平衡类的5种策略:

对少数类进行上采样
对多数类进行下采样
更改性能指标
惩罚算法
使用基于树的算法

1.上采样少数类:指随机复制少数类的观察结果,使样本数量与多数类匹