大数据技术发展的十个前沿方向(下)

来源 :大数据 | 被引量 : 0次 | 上传用户：metor2009

【摘要】

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<正>10前沿方向八:精益求精,提升精度精度是衡量机器学习(人工智能)算法好坏的重要指标。传统上,精度概念包括正确率、识别率、召回率等。在大数据时代,精度被赋予了更多的含

【作者】

：

吴甘沙

【机构】

：

英特尔中国研究院

【出处】

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大数据

【发表日期】

：

2015年04期

【关键词】

：

大数据技术人工神经网络机器学习模型

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<正>10前沿方向八:精益求精,提升精度精度是衡量机器学习(人工智能)算法好坏的重要指标。传统上,精度概念包括正确率、识别率、召回率等。在大数据时代,精度被赋予了更多的含义。10.1传统机器学习的模型不适应大数据首先是数据规模。传统的机器学习模型无法支持超大规模的训练数据集,当数据超过一定规模时,传统模型将面临计算

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