人工神经网络图像识别,人脸识别神经网络模型

获客推AI雷达智能名片如何提高获客效率？

羊毛卷.:时代在变化，市场也在变化，在这瞬息万变的市场环境中，如何抓住并把握住商机，已经成为企业最为关注的话题。近年来，互联网发展的速度很快，现在全民进入了互联网+的时代。

人工智能名片小程序也日渐火爆，现在不少企业都对这款互联网高科技产物都非常感兴趣，但是也会有企业会担心，制作小程序的成本费用会不会很高，运营难度会不会很大，操作是不是很繁琐等等问题。

这些问题，推推火都可以为您解决后顾之忧。

推推火智能获客SAAS系统，是全球首款智能获客SAAS系统，产品是一款基于小程序开发的智能获客SAAS系统，存在的目的是赋能全国中小企业，帮助企业商户实现创业梦想！

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BOSS-CRM系统1、数据报表即时更新，业务情况一目了然。自动记录客户拜访、跟进、转发、商城销售等情况，管理者能够在手机端随时了解。2、一部手机掌控全局，客户、员工轻松管理。

销售工作清晰可见，销售状态，员工状态尽在一手掌握。3、智能管理提高人效，无缝接入微信生态。员工能力多维度直观呈现，销售排行榜，员工工作情况一目了然，帮助BOSS全面分析销售人员特长。

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以上是推推火智能SAAS系统优势，而且随着技术的进步还会进行更新优化，与推推火联盟，让您的生意火力全开！

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

用户画像机器学习用到了哪些算法

很多，主要说下监督学习这块的算法哈写作猫。欢迎讨论。

svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归，主要用在文本分类，图像识别等领域，详见：；lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在ctr预估、等；nn，神经网络，通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像等；nb，朴素贝叶斯，通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率，从而进行分类，主要用来文本分类；dt，决策树，构建一棵树，在节点按照某种规则（一般使用信息熵）来进行样本划分，实质是在样本空间进行块状的划分，主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在modelembedding中；rf，随进森林，是由许多决策树构成的森林，每个森林中训练的样本是从整体样本中抽样得到，每个节点需要进行划分的特征也是抽样得到，这样子就使得每棵树都具有独特领域的知识，从而有更好的泛化能力；gbdt，梯度提升决策树，实际上也是由多棵树构成，和rf不同的是，每棵树训练样本是上一棵树的残差，这体现了梯度的思想，同时最后的结构是用这所有的树进行组合或者投票得出，主要用在、相关性等；knn，k最近邻，应该是最简单的ml方法了，对于未知标签的样本，看与它最近的k个样本(使用某种距离公式，马氏距离或者欧式距离)中哪种标签最多，它就属于这类；

数据挖掘的数据分析方法有哪些

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。①分类。

分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

②回归分析。

回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。

聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。④关联规则。

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。

如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。⑥变化和偏差分析。

偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。

意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。⑦Web页挖掘。

随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

智能客服系统主要体现在哪些方面智能呢？

人类与机器交流的过程中，机器人对语音的识别，对语义的识别。模糊识别，缩略识别，多渠道接入，不断完善自己的知识库，更好的性能提升。

机器人基于神经网络和大数据自动进行深度学习，能够提升企业的自动化和智能化，为企业带来收益，帮助人工客服解决绝大部分的无意义的重复劳动。机器人客服的智能终究是以人类为中心，为人类服务的。

专注解决客户问题，是机器人客服的责任。春松客服系统是一款开源的智能客服系统，运行流畅，系统稳定，很好用。

大数据、BI、AI，三者之间的关系是什么？

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。

AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。

那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。

还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在IT信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

学习大数据分析要用到哪些知识？

每一个大数据的爱好者应该心目中都有一个数据分析师的梦吧，我们都知道数据分析师是一个非常神秘的职位，看着一堆数据就能洞悉全局，很神奇吧，今天来给大家送福利了，想提高你的数据分析能力吗，看下文吧。

1.Excel是否精钻？

除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。

2.你需要更懂数据库常用的数据库如MySQL，SqlServer、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。

在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

3.掌握数据整理、可视化和报表制作数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。

数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。

如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。

4.多学几项技能大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。

大数据系统体系建设规划包括哪些内容

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技术模型控制、适应传统管理工作需求新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。

还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。

提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。

统一数据库结构设计新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。

统一系统和基础信息资源分类新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。

业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。

统一主界面布局与统一应用层次在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。

制定设计模型创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。

新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。

新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2。

人工智能时代，你应该过一个有科技含量的情人节

如你所知，或许是基因的本能驱使，纵观文明史，人类（尤其男性）总偏向于在“求偶”技巧上调动最大的主观能动性。

从进化心理学上剖析，就像贾雷德·戴蒙德在《第三种黑猩猩》中所论述的那样：甚至包括诗歌在内，人类创造的“技术元素”多少都与潜意识里的求偶机制相关。

翻译成通俗版本就是：人们总喜欢在“求偶”技巧上使出更多“花招”。这一结论在情人节显得颇为应景。

而你得承认，无论是讨得异性欢心，还是完成自我价值的确认，在即将来临的人工智能时代，若要营造更多惊喜，释放更多的多巴胺，这种“花招”都需要更多的技术性。

于是在情人节这天，也就不难理解技术型公司的巧妙借势。

譬如百度就利用人脸识别和机器翻译等人工智能技术，上线了一场名为“情人节用脸撩，开启桃花运”活动：点击“拍照”自拍／上传一张照片或者语音搜索“开启桃花运”就可以进入活动页面。

无论自拍还是上传照片，人脸识别技术都会综合评估出你的“撩妹/撩汉指数”，并智能生成情人节个性化专属宝典；除此之外，输入指定姓名或文字，系统还会迅速吟出专属情诗一首，对于那些朴讷诚笃的单身狗们，这算是技术在解决个人问题上的一种另类福祉。

抛去娱乐精神不谈，将直觉上颇为高冷的人工智能用于单身狗求偶的“小把戏”，倒不失为一次教育市场，提升用户认知的有效路径，用学者沈向洋的话说：“人工智能在改变计算机科学研究原有次序的同时，也正在让研究与产品之间的界限变得愈加模糊。

人工智能真正有用的创新不会出自研究院实验室的象牙塔，会来自集跨界综合创新之大成，是大规模生产任务与算法，系统和体验各方面研究成果的深度技术结合。

”而在我看来，在人工智能与人类爱情的协作关系上，无论现在还是未来，都有太多故事可讲。人脸识别：未来的身份认证不妨先从这次活动讲起。

事实上，为了在欢愉节日中博您一笑，所谓“撩妹/撩汉指数”身后是人脸识别技术的强大支持——直觉便知，识别面孔并非易事：首先，若以某“局外人”视角，人类脸部结构存在极大的相似性，人类自身之所以觉得轻松，受益于祖先社交需求而带来的基因演化，属于卡尼曼笔下无需调动理性的“快系统”；此外，人类表情存在易变性，真实世界，每个人都拥有远比表情包更丰富的表情……且在不同观察视角视觉反差很大，并受光照和遮盖物等客观因素影响。

而作为图像识别的分支，人脸识别技术试图解决上述问题。后者集成了机器学习，模型理论，专家系统，视频图像等多种技术。

譬如百度人脸识别就提供了包括人脸检测，人脸识别，关键点定位，属性识别和活体检测等一整套技术方案。

具体来看，识别系统能将每个人的脸部图像进行多轮处理，如轮廓定位态校正，全局粗定位，局部精细定位，跟踪人脸72个关键点的特征（脸型，眉毛，眼睛，鼻子等轮廓信息称之为关键点），最后组合成一个面部表情网，以识别每个人的表情和相貌特征。

就像机器在其他领域的跃进，人脸识别的精准性（百度人脸识别系统在全球权威的人脸验证LFW数据集上错误率仅有0.23%）得益于在海量数据加持下的深度学习：当它“看”了上亿次的人类脸庞，自然会对你的“撩妹/撩汉指数”拥有一定发言权（此处可脑补它偷笑的神情……）。

当然，娱乐之于人脸识别只不过是一次讨巧的普及过程，事实上，百度已将这项技术用于更实用的市场。

譬如让金融企业在关键交易中用人脸识别来“刷脸”支付，控制风险；甚至用于自家的自动驾驶汽车上，汽车可自行对人脸检测，以有效做出避让和减速等操作。

而在可预见的未来，人脸识别将成为人类分身数字世界和虚拟空间的身份认证。毕竟，当万物互联时代来临，数据安全问题牵一发而动全身，每个人都在企盼一种与机器更安全的交互方式。

在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬件KEY（譬如U盾）等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕将由人脸等生物特征识别完成。

为你写诗相比于“自拍测桃花运”，对单身狗们而言，页面下方“为你写情诗”功能无疑更加实用：输入Ta的名字，系统立刻文思泉涌，作出一首藏头诗，从拟人到对偶，从五律到七绝皆可完成。

人类试图用机器作诗的冀望由来已久。

从最原始的“词语沙拉法”，到基于模板和模式，基于遗传算法，再到基于摘要生成和基于统计机器翻译，为了让机器创作的“诗歌”更像诗歌，人类可谓用心良苦——如今，受益于深度学习，机器写诗水准突飞猛进，甚至以假乱真。

其实无论是藏头诗抑或任何query写诗，都是基于计算机海量存储，神经网络机器翻译，自然语言处理等技术的支持，对用户表达深度分析和联想，预先规划每一行诗歌的主题，强化诗歌与主题的相关性。

拆解来看，通过数据优势，百度首先获取到海量古体诗歌（包括网上的模仿作品），再利用大规模GPU集群构建一个深度神经网络机器翻译系统，通过对数据的深度学习，系统自动学会对仗，押韵，比兴等技巧。

我参加过几次百度在现场进行的类似“图灵测试”的活动：同一主题，两首诗分别出自机器与某位大家，对于大多数人，明辨二者颇为艰难。

嗯，也正因如此，我个人建议，当你把用机器写的藏头诗赠予Ta时，最好还是如实招来……因为对大多数人来说，“为你写诗”确实是“不可能的事”。

人工智能：中国的机会事实上，无论“测桃花运”还是“为你写诗”，本质上都是人工智能更宏大未来的两个相对微小的脚注。

如你所知，不久之前，《纽约时报》在采访大量美国政府官员和硅谷精英后得出结论：中国的AI将与美国齐头并进。

其实在业内，这并非是一个多么令人错愕的判断，几乎达成的共识是——中国确实拥有孕育人工智能温润的社会土壤。

譬如李开复就认为：首先，中国每年毕业上百万的工程师，没有任何其他国家能做到这一点——要知道，在全世界人工智能的论文作者中，43%是中国人；“其次，中国社会可以快速训练勤奋的年轻人，一名特别优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训，就可以进入人工智能行业，成为合格的人工智能工程师。

”另一方面，就像中国“互联网+”的市场红利正是“得益于”传统基础产业的赢弱，人工智能亦如此。

中国有很多传统企业需要通过人工智能完成产品升级，“如果有AI技术和大数据技术想卖给美国银行，可能它们已经打磨的很好了，但是在中国的很多银行，却能够非常快速的产生价值，帮助他们赚几千万上亿的营收，他们当然愿意花钱来买这样的服务。

”更重要的是，在中国，数据的获取相对容易，罗振宇就曾在跨年演讲中感叹到：“全世界没有任何一个国家的人民像我们中国人一样乐于向互联网贡献数据。

”——而这一轮人工智能的主战场正在切换到大数据上，在深度神经网络的帮助下，人们发现，机器可以用对数据的广度解决人类认知的深度。

而根据收益递增原则，以数据为血液的人工智能产品，越多人使用它，它就越聪明，从而就有更多人使用。这正是百度这种科技巨头在未来的最大机会。

事实上，在语音技术，自然语言，用户画像，机器学习，增强现实，自动驾驶等诸多方面，百度都有着广泛且深度的布局。

通过多年深耕，这家巨头已建成超大规模神经网络，拥有万亿级参数，千亿样本，千亿特征训练，从底层数据和算法架构等方面均已成为人工智能领跑者。

在更乐观的期许中，所有从业者都希望错失前两次工业革命的中国，能够在正在来临的人工智能革命中弯道超车。未来的“爱情”最后，在情人节这一天，让我们说回诗歌和爱情本身。

如前所述，至少从结果来看，机器作诗已难辨真伪，但倘若“诛心”，必须承认，“数据规律”和“理解诗意”是两个意思。

作家刘慈欣甚至为此写过一篇名为《诗云》的科幻小说：一个热爱艺术的超级文明为了写出比李白更动人心魄的诗歌，将穷举法推至极致，不惜摧毁太阳系，排列所有汉字组合，最后却悲伤地宣布：超过李白的诗歌已经诞生，但我找不出来。

嗯，现阶段的共识是：机器还无法理解人类细腻的感情。虽然诗歌形式可以简化为算法与数据，但“爱情”似乎不能。但是，未来呢？

要知道，《未来简史》就为人们描述了一个一切皆算法（当然包括“爱情”）的世界，到那时，依托于更大的数据关联，如百度这样的人工智能巨头，又将怎样改变你的爱情？就拿择偶举例。

在中世纪，牧师与父辈有权决定你的伴侣；在人文主义充当主流的现代社会，择偶权力拥有者是“你的内心”，但在《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利看来：就在本世纪，“数据主义（Dataism）”极有可能替代“自由主义”成为人类信奉的“新宗教”，在数据主义的大纲里，当采集到海量数据（尤其是人类生物数据），加之日趋强大的计算能力，外部力量将比“你的内心”更了解你——换句话说，人工智能在择偶对象选择上将变得更有发言权。

而合理的想象是，在未来，弹出的就不是“撩妹/撩汉指数”，而是系统推荐的真实的单身对象——机器会笃定地说：信不信由你，Ta就是茫茫人海中最适合你的伴侣。那么，你喜欢这样的未来么？

那个时候，“爱情”又将被如何定义？李北辰/文（知名科技自媒体，致力于用文字优雅的文章，为您提供谈资与见识）

AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点？ 5

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。

还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。