- 1. Artificial Intelligence and Machine Learning
- 2. Cyber Network Data Processing; AI Data Architecture
- Lecture- Mathematics of Big Data and Machine Learning
- 0. Introduction
- 0. Examples Demonstration
- 1. Using Associative Arrays
- 1. Examples Demonstration
- 2. Group Theory
- 2. Examples Demonstration
- 3. Entity Analysis in Unstructured Data
- 3. Examples Demonstration
- 4. Analysis of Structured Data
- 4. Examples Demonstration
- 5. Perfect Power Law Graphs -- Generation Sampling Construction and Fitting
- 5. Examples Demonstration
- 6. Bio Sequence Cross Correlation
- 6. Examples Demonstration
- Demonstration 7
- 7. Kronecker Graphs Data Generation and Performance
- 7. Examples Demonstration
·所謂的人工智能,在技術(shù)層面很多時候就是指機器學習,通過選擇特定的算法對樣本數(shù)據(jù)進行計算,獲得一個計算模型,利用這個模型,對以前未見過的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,如果這個預(yù)測在一定程度上和事實相符,我們就認為機器象人一樣具有某種智能,即人工智能。
這個過程和人類的學習成長非常類似,也是經(jīng)歷一些事情(獲得樣本數(shù)據(jù)),進行分析總結(jié)(尋找算法),產(chǎn)生經(jīng)驗(產(chǎn)生模型),然后利用經(jīng)驗(模型)指導(dǎo)自己的日常行為。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)解讀一一剖析產(chǎn)業(yè)情況,人才供需、職業(yè)選擇與相應(yīng)“武器”庫;
·步入大數(shù)據(jù)之門一一解讀數(shù)據(jù)、信息、算法,以及與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)系;
·大數(shù)據(jù)基石一一結(jié)合大量示例和漫畫,趣味講解大數(shù)據(jù)算法應(yīng)掌握的數(shù)學知識,無障礙學習;
·大數(shù)據(jù)算法奧義——信息論、向量空間、回歸、聚類、分類等最為核心的算法的釋義與應(yīng)用,舉重若輕;
·大數(shù)據(jù)熱門應(yīng)用——關(guān)聯(lián)分析、用戶畫像、推薦算法、文本挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等最實用、最需要了解的應(yīng)用的原理與實現(xiàn);
·大數(shù)據(jù)主流框架一一介紹了主流的大數(shù)據(jù)框架(Hadoop、Spark和Cassandra);
·系統(tǒng)架構(gòu)與調(diào)優(yōu)一一從速度與穩(wěn)定性方面給出調(diào)優(yōu)的一般性“內(nèi)功心法”;
