
CDA俱乐部北京站——人工智能智享会圆满成功(附福利)
AlphaGo横扫围棋界吹响了人工智能第三次浪潮到来的号角,随着机器学习、计算机视觉等技术的发展,人工智能产业逐步落地,安防、医疗、金融、工业、交通等行业一一成为其施展才华的舞台,面对汹涌而来的人工智能时代,企业如何能分食这块万亿级市场蛋糕,如何能迅速占领“风口”成为人工智能的“受益者”?如何让人工智能可以真正为人类的创造力赋能?
10月22日,CDA邀请了三位人工智能业内人士,共同探讨了人工智能的发展以及如何改变世界,此次活动取得了圆满成功,活动结束时大家依然意犹未尽。
首先带来分享的是北京布本智能科技有限公司首席数据官王安,分享的主题——内容技术中的人工智能应用。在内容技术服务中,中文分词,主题提取,图片选择,个性化推荐等工作都需要更加智能化的方式,来代替人工编辑,提高工作效率,在报告中介绍了在这些方向的深度学习应用,并通过具体的例子来说明在实际中产生的成果。演讲中,王安王总例举了头条云内容上技术中的做法是,基于用户行为而不是标签的方式来搭建推荐系统。
“头条云”通过探索引擎和个性化推荐引擎,"双引擎"的二者相互配合,探索引擎可以弥补单一个性化引擎推荐越推越窄的弊端,通过个性化引擎会不断满足用户的兴趣。
接下来分享的是天云大数据副总裁邢建伟,分享主题——人工智能行业应用—Fintech。邢总在分享中指出目前的大数据反欺诈技术离不开文本挖掘,最重要的是语义识别。其次重要的是图像的挖掘,包括OCR识别图像文字、相似图片等等。传统申卡欺诈分析中往往运用强变量来评估个人在未来信用卡使用行为中的表现,没有整合分析其他维度的数据源。
结合天云大数据深耕金融领域多年的经验,邢总提到大数据申卡欺诈分析预警系统,首先,融合了信用卡申请环节的各个业务数据,解决了数据孤岛的问题;其次,引入第三方数据,比如银联数据等,扩展了数据的维度;最后,通过复杂网络技术,构建申卡客户的社交复杂网络提供客户的社交数据,在拓展覆盖维度的同时,以弱变量来体现强变量,并且实现了社交数据的高频率更新,提高了数据的准确有效性。
最后一位带来分享的是IT桔子的行业分析师李京望,分享主题——从数据维度看AI产业发展十大真相。内容从目前人工智能积蓄了多少实力?瓶颈在哪?能否赋能全行业?哪些领域更成熟?本次分享就中美两国企业、投融资、人才团队、投资者、中美AI九大领域对决、发展趋势预测等多维度进行分析,试图揭露AI产业的发展的十大真相。
据介绍,本次分享的内共收录中国人工智能企业 467 家,投资总额高达 574 亿人民币。这其中,2015年人工智能创业热度最高,当年人工智能创业公司数量达到130家。目前人工智能处于产业发展初期,创业公司主要以2B的企业服务类业务为主,汽车、交通、安防、医疗等行业应用相对较为广泛。人工智能领域投资事件数量随年份呈稳步上升趋势并在 2016年达最高峰——整年共发生208起投资事件。自动驾驶是投资金额最高的子领域,并且大额投资众多。
据统计,人工智能总获投率为 67.65%,整体行业获投率偏高,不仅是是创业热潮,也是投资热潮。
听完了诸位嘉宾的演讲,有人觉得收获满满,有人意犹未尽,下一次CDA即将起航深圳,10.28CDA&科技寺“猎奇金融大数据”诚邀您来参加和交流。(扫码或点阅读原文报名)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23