要理解机器学习，最重要的一点是它代表了一种从根本上与以往不同的创建软件的方法：机器从示例中学习，而不是明确地为特定的结果编程。这是一个重大突破。在过去50年的大部分时间里，信息技术的进步和它的应用都集中在编纂现有的知识和程序，并将它们嵌入到机器中。实际上，术语“coding”表示将知识从开发人员的头脑中转移到机器能够理解和执行的形式的艰苦过程。这种方法有一个根本的问题：我们所有的知识都是隐性的，
AI这个词是在1955年由达特茅斯大学的数学教授John McCarthy提出的，他在次年组织了这个主题的开创性会议。从那以后，或许是由于这个令人回味名字的原因，这个领域的发展远远超过了人们的想象。1957年，经济学家 Herbert Simon 预言计算机将在10年内击败人类(实际上花了40年)。1967年，认知科学家Marvin Minsky说，“在一代人的时间内，人工智能的问题将得到极大的
1.营销1.0时代编辑营销 1.0时代是以产品销售为中心营销阶段，该阶段的营销手段较为传统，主要通过广告方式、价格战促进产品销售，相对而言具有一定的复杂性以及落后性，同时营销的过程难以控制，该阶段的主要营销理论有4P（产品、渠道、价格、促销）、罗瑟·里夫斯（RosserReeves）USP理论，在1.0时代卖方市场权利大于买方。 2.营销2.0时代 该阶段已经将营销从产品中心转移为消费者为中心，
智能营销是通过人的创造性、创新力以及创意智慧将先进的计算机、网络、移动互联网，物联网等科学技术的融合应用于当代品牌营销领域的新思维、新理念、新方法和新工具的创新营销新概念。而“智能”在中文中是，指人的智慧和行动能力。智谋与才能。《管子·君臣上》：“是故有道之君，正其德以莅民，而不言智能聪明。”《汉书·高帝纪下》：“今天下贤者智能岂特古之人乎？”，即智与能的结合，智为知，能为行，知行合一。“知行合一
专家汇独家合作的大数据商业模式和实操专家赵卫东博士，是复旦大学教授，理论严谨务实，案例实用，在某省联通公司深获学员好评，并确定了下月继续采购赵教授的SPSS Modeler实操课程。感谢赵教授的精心教学和实践指导！
金融业大数据应用发展机遇与挑战 (1)金融业务对数据的细分粒度要求不断增高，以满足业务预测和交易影响评估的需求 金融服务公司都希望能充分利用各种服务交付渠道如分公司、网络、移动通信等海量客户数据，开发新的预测分析模型，实现对客户消费行为模式进行分析，提高客户转化率。大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资料进行
金融行业大数据应用需求分析 (1)需要可扩展性开放架构做支撑 大数据量必然要求金融企业IT基础设施更易于数据的整合与集中、扩展与伸缩，以及管理与维护，同时还必须具备良好的可靠性、可控性、安全性。近年来，随着x86架构CPU处理器制程、内部计算架构设计推陈出新，性能已逐渐赶上RISC服务器，同时，在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求，因此，具备高扩展性的开放架构正逐步成为
摘要 : 目前的工作流建模工具大多是面向活动、面向产品、面向目标或面向决策的 ,没有强调工作流 是多个角色主体协作的过程 ,工作流的绩效最终依赖员工及其角色的作用. 从角色及其合作的角 度 ,分析了面向角色的工作流模型及其表示方法 ,为工作流的管理提供新的思路. 在此基础上 ,研究 了角色、agent 和工作流的关系 ,给出了一种面向角色的工作流多 agent 管理系统模型和原型. 关键词 :
基于知识模式挖掘的流程知识推荐系统1 (1.复旦大学 上海市数据科学重点实验室，上海 201203; 2. 复旦大学 软件学院，上海 201203) 摘要：传统的流程管理与知识管理相互独立，难以为流程参与者提供充分的知识支持， 为此提出一种基于知识模式挖掘的流程知识推荐系统。将流程日志和知识学习日志集成， 创建流程案例库。根据角色信息和问题描述文本对流程案例建模，使用基于案例的推理挖 掘参与者面
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