自动分类
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文本数据的机器学习自动分类方法 (上)
以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。
文本数据的机器学习自动分类方法 (下)
以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本大数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。
如何使用 Amazon Macie 进行安全数据自动分类和用户行为监控
当我们在Amazon S3中存储大量内容时，识别和分类其中潜在敏感数据可能会有点像在一个非常大的干草堆中找绣花针针，整个的过程是非常低效。
AIOps 在美团的探索与实践——故障发现篇
本文系AIOps在美团的探索与实践的第一部分，如何自动发现故障问题，其中重点介绍了美团时序数据异常检测系统Horae的架构与设计。
媒体数据中台建设方法论和落地实践
百分点科技大数据技术团队围绕当前媒体机构的转型需求，系统地介绍了百分点科技媒体数据中台建设方法论及实践成果。
“搜你所想”之用户搜索意图识别
获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需，搜索就是最明确的一种方式，其体现的动作就是“出去找”，找食物、找地点等，到了互联网时代，搜索引擎（Search Engine）就是满足找信息这个需求的最好工具，你输入想要找的内容（即在搜索框里输入查询词，或称为 Query），搜索引擎快速的给你最好的结果，这样的刚需催生了谷歌、百度这样的互联网巨头。 本文结合达观在垂直搜索引擎建设方面的经验，主要围绕以下内容展开： 用户搜索意图的理解及其难点解析 如何进行用户搜索意图理解 达观数据用户搜索意图理解引擎介绍。
直播预告 | 如何在有限数据下实现资讯类网站海量信息自动分类
一个审核员一天只能审核5000条文本信息，而在线的UGC资讯网站往往平均一个小时接收的文本信息可能超过百万条。与此同时，还需要将杂乱的内容进行分类并发布到不同的专栏页面……信息爆炸的时代，海量信息的处理能力对各大互联网平台来说是核心竞争力之一。
听见用户的声音，爱奇艺全渠道用户反馈分析的探索与实践
随着互联网用户增长拐点的到来，竞争态势更多转变为博弈存量用户，做到极致的用户体验就成为其中关键。
多标签图像分类综述
图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？
「不良视频」如何消灭？她手把手教你走出第一步！
而随着视频社交的流行，每天产生的视频数据能够达到数千万小时，这些数据的质量参差不齐，其中有大量的不良视频，如涉暴、涉黄、涉政等。在海量数据面前，完全依靠人工审核无法解决内容审核的难题。
IBM 软件架构处理天文领域海量数据
IBM最近推出了能够处理海量数据流的软件架构原型。IBM的这款软件为SKA（平方公里阵列）望远镜项目而建，能够自动对天体对象进行分类。来自新西兰惠灵顿维多利亚大学的射电天文学家Melanie Johnston-Hollitt与IBM合作开发了该系统。
挖财架构师：不能从会计角度设计记账 App
2015年是互联网金融蓬勃发展的一年，微众银行、网商银行...资本市场融入了更多互联网的元素，互联网金融的模式也日益多元化，其背后蕴藏的风险也越来越为引发大家的主意和深度的思考。为此我们采访了挖财技术部资深架构师王宏江，本文根据采访整理而成。
平安银行数据研发治理一体化平台实践
金融大数据体系错综复杂，随着业务数据爆炸式增长以及公众对数据关注度的不断提高，体系化的数据治理变得至关重要。
新型 IT 运维管理，基础设施和数据两手都要硬
IT 人如何看待数据？
机器学习会颠覆测试工程师的工作吗？
解读机器学习在软件测试领域的应用与创新
金融行业的数据挖掘之道
本文根据工商银行技术经理张佶在ArchSummit深圳2015大会的演讲整理而成，“大牛V课堂”是Geekbang核心栏目，通过邀约专业领域内的互联网顶级大牛分享专业知识和见解，让你了解专业领域内含金量最高的知识。
推特用户的匿名
本文探讨了如何测量推特用户采用匿名或假名的数量、内容敏感性及用户匿名之间的相关性，以及构建能够检测敏感推特账户的自动分类器的可能性。
云原生时代下的数智融合：让 AI 重新定义数据治理，让数据高效激发 AI 创新
8 月 16日，华为云大咖说数智融合专场邀请到了艾瑞研究院总经理徐樊磊、华为云数据智能创新 Lab 高级技术专家季振峰、T3 出行大数据平台研发负责人杨华、顺丰科技大数据总监蔡适择四位来自不同领域的数据专家坐镇，以不同的视角解读“数智融合”这个话题。
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