京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据价值挖掘之道:人工智能成新宠
人工智能自1943年诞生以来,在几十年的发展历程中经历了多次潮起潮落,人们却从未停止过对人工智能的研究与探索。而今年的AlphaGo人机大战又将人工智能推向了一个新的高潮,人工智能也已经从实验室逐步走向了商业化。
在互联网和移动互联网的新生态环境下,云计算、大数据、深度学习和人脑芯片等因素正在推动着人工智能的大发展。未来大数据将成为智能机器的基础,通过深度学习从海量数据中获取的内容,将赋予人工智能更多有价值的发现与洞察,而人工智能也将成为进一步挖掘大数据宝藏的钥匙,助力大数据释放具备人类智慧的优越价值。那么,在未来,人工智能会向着什么方向发展?人工智能真的能够超越人类吗?
近日,由百分点集团、中国人民大学、北京大学、伦敦政治经济学院与统计之都共同主办的中国最大的大数据盛会“大统计与数据科学联合会议”在北京召开。在百分点集团与北京大学携手举办的“2016百分点数据与价值国际论坛”上,北京大学数学学院信息科学系教授林作铨、大规模机器学习专家王益、中科院模式识别国家重点实验室副研究员刘康等学者和专家,与百分点集团研发总监苏海波一起分享了知识表示、深度学习、自然语言处理等人工智能的相关技术与应用,同时还共同探讨了大数据的应用创新及最新趋势。
如今人工智能产业格局的生态圈正在逐渐清晰化,整个产业结构分为基础、技术和应用三层,基础层指的是芯片开发、存储设备开发和计算平台等,譬如地平线机器人和百度大脑就处于这一层;技术层指的是基于深度学习的语音识别、人脸识别等智能算法,譬如科大讯飞、商汤科技;应用层指于技术层为用户提供智能化的服务和产品,譬如小i机器人、出门问问。
北京大学数学学院信息科学系教授林作铨认为:“人工智能的原始目标有两个:一个是要通过计算机来模拟人的智能行为,来探讨智能的基本原理,这是真正关心的问题。第二个目标是把计算机做得更聪明,计算机变得更聪明,我们人就可以更傻,就是体验更好。”
随着搜索引擎的飞速发展,将互联网文本内容结构化,从中抽取有用的概念、实体,建立这些实体间的语义关系,并与已有多源异构知识库进行关联,从而构建大规模知识图谱,对于文本内容的语义理解以及搜索结果的精准化有着重要的意义。然而,如何以自然语言方式访问这些结构化的知识图谱资源,构建深度问答系统是摆在众多研究者和开发者前的一个重要问题。
对此,中科院模式识别国家重点实验室副研究员刘康表示:“我们做问答其实是想用人工智能的技术来做这样的问题,不管是检索式问答还是社区QA的问答,都是基于关键词的匹配和检索,其实很难做到对于数据真正的结构化的理解。问答的脉络可分为三类:一是基于检索式的问答,二是基于关键词检索或者是语义匹配的技术,三是基于知识库的问答系统,核心就是语义解析和推理。目前,深度学习在自然语言理解领域,还有很长的一段路要走。”
在论坛中,大规模机器学习专家王益分享了关于“通用计算机群和分布式机器学习”的主题,他表示,当我们说大数据的时候,不同行业有不同的说法,在互联网行业,凡是能说出有多大的数据的都不是大数据,互联网行业的数据是无穷无尽的。而要真正用好这些数据就一定会用到分布式存储和计算。实际上,在互联网和大数据环境下,首要目标是“能算大”.而“大”不是“算得快”就能做到的,而是要能形成业务闭环--运行Web服务、收集用户行为数据、通过机器学习理解用户、将学习得到的“知识”反馈到Web服务中以提升服务质量。
针对人工智能跟大数据到底是一个什么关系的问题上,百分点集团研发总监苏海波表示,人工智能给大数据带来的更多的是基于,而不仅仅是挑战。大数据对人工智能更多是一种推动,推动人工智能的发展。如今,人工智能已经开始慢慢深入到各个领域,我们能够利用人工智能技术,去提高我们的效率,去辅助人类,帮助我们进行洞察,做出正确的决定。
看百分点大数据价值挖掘之道
如今,大数据技术正在不断向各行各业进行渗透。深度学习、实时数据分析和预测、人工智能等大数据技术逐渐改变着原有的商业模式,推动着互联网和传统行业发生着日新月异地变化。但与此同时,非结构化数据难以利用,数据与实际商业价值不匹配的现象在很多企业依然存在,只有不断推进大数据技术与场景创新,才能真正推动大数据应用的不断落地。
为了帮助企业用户挖掘大数据价值,百分点打造了涵盖大数据技术层、管理层和应用层的完整产品体系,能通过大数据操作系统(BD-OS)、用户画像标签管理系统,以及应用层的推荐引擎、分析引擎和营销引擎,帮助企业更好的管理数据资产,全方位的搜集用户数据、进行深度整合,并借助数据分析对用户行为进行精准的洞察、分析,为企业的产品研发、经营策略制定提供坚实的数据支撑,从而更好地实现从粗放型营销向精准营销的转变。
百分点集团研发总监苏海波表示:“针对传统企业,我们要提倡互联网+,以互联网+大数据为基础,帮助传统企业提升效率,帮助他们挖掘数据价值,从而提升业务价值。”
与传统的数据管理系统相比,百分点大数据系统具有技术、应用、数据这三大核心竞争力,还创新的整合了标签体系、用户画像,用户群管理、数据输出、审计管理,智能推荐、价值分析等功能,系统能够通过企业全触点、全渠道用户数据整合,多维度洞察用户特征,满足全面性、深入性、易用性这三个维度的大数据应用要求。
写在最后,我相信,未来五年是人工智能进入各个垂直领域的加速期,“人工智能+”将引领产业变革,金融、制造、安防等领域将会诞生新的业态和商业模式,从而更好的实现信息技术由IT向DT的转变
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
先回答:下半年能考的证书,大致分四类 2026年下半年仍有报名或考试安排的证书,主要集中在四个方向:财会金融类(如注册会计师 ...
2026-10-27毕业后该考什么证书,答案不是一张热门榜单,而是一个顺序问题:先确定你要投的岗位方向,再判断哪些证书现在就能报、哪些要等工 ...
2026-10-2734岁考证,和二十多岁刚毕业时不是同一道题。这个年龄找工作,招聘方通常已经默认你有十年上下的工作积累,会拿“经验能不能直接 ...
2026-10-27咨询岗位最该优先掌握的不是某个工具,而是四类能串起项目全流程的能力:问题定义与结构化拆解、指标与对比分析、数据获取与清洗 ...
2026-10-27多数咨询岗位需要一定程度的数据分析能力,但“需要”不等于“必须会写代码或建模型”。咨询顾问至少要能看懂客户给的数据、把业 ...
2026-10-27咨询岗位的分析能力,不是“会套框架”或“PPT写得漂亮”,而是一条从问题到结论的能力链:问题拆解—假设验证—信息获取—数据 ...
2026-10-27需要,而且它不是“加分项”,是日常工作的基本工具。直播运营每天要面对选品排期、流量承接、转化复盘和投流决策,这些任务的结 ...
2026-10-27证券分析师的培训需求,最好从“最终要交什么”往回推。日常输出大致四类:行业跟踪报告、财报拆解与盈利预测、估值模型、路演与 ...
2026-10-27先给答案:一张四层知识地图 如果只用一句话回答“证券分析师最重要的知识是什么”,答案是:以财务分析和估值建模为硬核,以行 ...
2026-10-27市场策划不是“会写文案、能办活动”这么简单。招聘方真正考察的,是你能否围绕一个业务目标,完成从调研、人群判断、创意主题、 ...
2026-10-27市场运营想靠学习推动职业发展,容易掉进两个坑:一是把课程清单当能力清单,学完不知道用在哪;二是只补营销方法,遇到渠道效果 ...
2026-10-27产品运营做久了,很容易陷入一种忙碌:活动一场接一场,功能推了一版又一版,日报周报天天写,但说不清自己到底积累了什么。想提 ...
2026-10-27运营岗的“快速提升”,不是把Excel、SQL、Python挨个学一遍,而是先补上能立刻改变工作产出的能力。判断标准很直接:同样一场活 ...
2026-10-27优秀市场专员的能力不是单点技能堆出来的,而是“用户洞察—内容与活动策划—渠道获客—数据复盘”四块形成闭环。想快速上手,正 ...
2026-10-27运营专员的“通用知识”,不是一份越长越好的工具清单,而是能支撑日常任务判断的一套底盘。不同细分方向差异很大:用户运营更关 ...
2026-10-27运营专员最常见的困境不是不忙,而是忙完之后说不清效果:活动做了、内容发了、社群拉了人,汇报时却只有“曝光多少、入群多少” ...
2026-10-27运营经理提升职业知识,靠的不是多报几门课,而是先有一张自己的“知识地图”,再按当前岗位最卡壳的环节排顺序。比较实用的做法 ...
2026-10-27运营岗位的能力素质提升,核心不是把工具学一遍,而是围绕“目标拆解—用户洞察—执行落地—数据复盘”四层能力逐层补齐。工具是 ...
2026-10-27运营岗位的能力提升,最容易走成两条弯路:一是把“提升”等同于学工具,Excel、SQL、Python挨个报班,回到工作里还是凭经验拍脑 ...
2026-10-27运营岗最容易陷入的学习误区,是把“提升”等同于收藏平台玩法、追热点模板、背活动话术。这些内容有用,但迁移性差:换个行业、 ...
2026-10-27