3 阿拉灯神丁Vicky

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Palantir分析:「商业模式画布」、「SWOT」、「垄断特征」、以及「7个商业模式」

这里翻译一篇关于Palantir的分析文章,包括商业模式画布、SWOT、垄断特征、及7个商业模式。有关Palantir,这里暂不赘述,不了解且感兴趣的读者可自行Google。商业模式画布再放一张Google 翻译后的吧,可以对照着看。价值主张它通过整合客户拥有的所有数据 - (任何规模&任何类型的数据),促进人与计算机之间的协同工作。独特的价值主张:它...

2019-07-27 20:40:16

BAT-医疗知识图谱相关产品分析介绍

为什么写之前一直把精力放在知识图谱本身的设计与实现上,并未侧重对行业落地产品与市场需求分析。近日,反思许久,也算有所感悟,究其原因是确定不下要从哪个行业、或市场入手,举旗不定。关于知识图谱落地行业,电商、金融、公安、医疗是信息化比较早的行业,可作为前期切入领域,之前有进行相关分析,这里不再赘述,详情请访问历史文章。同时,也想把知识图谱行业产品分析作为一个系列来做,这次就先说医疗行业,为什么是...

2019-07-15 21:05:29

「资源」| 30份人工智能行业报告

声明本次资源分享为30份人工智能细分领域行业报告。资源均来源于公开渠道收集整理,分享出来,以飨各位。资源如涉及版权问题,请公众号对话框联系,立即处理。资源截图如下,如有需要,文章底部附百度网盘链接,免费获取。资源截图资源链接链接:https://pan.baidu.com/s/1pF0fgU4-p8bJIhVtQEStNA 提取码:ochm防和谐...

2019-06-25 20:52:22

数据量、数据处理能力与知识图谱

前言之前的文章中提到过知识图谱的主要应用方向有三个:语义搜索、智能问答、可视化决策。而底层基础决定上层建筑,底层的基础说来说去还是知识快速查询、图实时计算、以及知识推理,但当下的最大困难是数据的获取与知识的抽取。知识图谱背后,强大的自然语言处理能力,是不可或缺的,尤其是医药行业,缺少可商业化的实体识别、抽取工具,如果一味的追求高质量的数据或自动化的办法,必然导致在行业发展初期数据量上的滞后...

2019-06-25 20:50:42

知识图谱在金融领域的分析与应用

本文首发于个人博客:www.bobinsun.cn前言知识图谱因其自身的图展示、图挖掘、图模型计算优势,可帮助金融从业人员进行业务场景的分析与决策,有利于建立客户画像、进行精准营销获客,发现信用卡套现、资金挪用等行为,更好的表达、分析金融业务场景的交易全貌,从而成为行业的宠儿。金融业务场景分析从上世纪 50 年代的 IT 金融开始,到如今的人工智能金...

2019-06-17 20:22:46

「医疗知识图谱」到「综合性医疗大脑」

本文首发于个人博客:www.bobinsun.cn背景最近,由于某些原因,特别关注了医疗知识图谱方面的发展&应用情况,有了些浅薄认识,故码此文,以供参考。随着智能时代的到来,把临床数据、临床指南、组学数据通过大数据、知识图谱、可视化系统结合,核心医学概念的全面覆盖、医疗生态圈内全方位知识数据的聚合,构建综合医疗大脑,给临床医生、科研工作者、管理工作者提供帮助,成为未来医疗的发展方...

2019-05-29 21:04:52

浅析个性化推荐&知识图谱相结合

本文首发于个人博客,可 点击查看推荐系统是一种信息过滤系统,用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。– From wikipedia推荐系统火热,是互联网、大数据、人工智能发展的必然趋势。其可应用于各个细分领域。如:新闻微博、电商、外卖团购、视频音乐、搜索查询、社交人脉、证券股票等等。目前推荐系统主要4种推荐方式:热门推荐、人工推荐、相关推荐、个性化推荐。热门推荐顾名思义就是热度...

2019-04-24 21:48:33

算法与模型评估:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)

本文首发于个人博客,点击访问原文序言自然语言处理(ML)、机器学习(NLP)、信息检索(IR)等AI领域,评估(evaluation)是一项非常重要的工作,其模型或算法的评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和综合评价指标(F1-Measure)。简单整理,以供参考。准确率(Accuracy)准确率(Accura...

2019-04-12 11:06:23

Github-Pages-Markdown用法之-奇技淫巧

个人博客:https://www.bobinsun.cn本篇文章不涉及Markdown的基本用法,主要总结本人在使用Markdown写博客时所用到的奇技淫巧,如有需要,拿走不谢。Markdown图片用法图片居中<div align="center"><img src="https://www.bobinsun.cn/assets/images/logo-top.jpg...

2019-03-31 22:38:48

对集智学园新版官网『知识星空』的一些思考

个人博客:www.bobinsun.cn一、前面的话昨天,饭团AI产品经理大本营hanniman团长给我分享了一篇文章《集智学园知识星空——产品介绍篇》。集智学园采用知识图谱的方式对原官网进行了一次升级,**官方介绍:使用一种全新的高维方式来展示网站课程。**之前看过明略的官网,动画效果与之类似,不知道此官网是不是从明略官网得到的灵感,并进行了升级。先来看一下演示视频:http:/...

2019-03-31 22:21:05

知识图谱产品设计与Schema定义(KG-PM系列)

个人博客:阿拉灯神丁Vicky侃AI :https://www.bobinsun.cn背景与@伟哥微信认识一个多月了,两周前约见并对于知识图谱的一些问题和想法进行讨论,感谢伟哥带着电脑并向我演示了他们的产品。Tips:以下知识图谱(简称:KG)方向整个讨论以伟哥演示他们的产品为主线,围绕如何理解KG、to B KG产品设计策略、to B KG产品的发展方向三大块进行讨论交流。对...

2019-03-27 17:07:13

医疗知识图谱问答系统探究(一)

这是阿拉灯神丁Vicky的第23篇文章1、项目背景为通过项目实战增加对知识图谱的认识,几乎找了所有网上的开源项目及视频实战教程。果然,功夫不负有心人,找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目,基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。项目地址:https://github.com/liuhuanyong/...

2019-03-15 21:26:39

还是有必要聊聊,To B 与 To C产品的区别

昨天,19年3月2日,在与北京知识图谱@吴刚老师的聊天中,被问到:“ To B 与 To C产品的区别的在哪? ”。对于这问题,做为PM,我确实缺少对这方面系统的分析与理解,而且缺少条理性;知道是知道,但并不代表明白、不代表可清楚的说出个子丑寅卯,所以当时的回答也就是“goushi一坨”。趁周末,仔细琢磨下。1、什么是To B 与To B产品To B,也称『2B』,顾名思...

2019-03-04 20:05:37

【干货】49份知识图谱行业大会报告整理 | AI智见未来

这是 阿拉灯神丁Vicky 的第 21 篇文章以下知识图谱行业报告是本人在学习中收集整理,分享出来,以飨大家。获取百度网盘链接方式:关注公众号(AI智见未来),对话框输入:知识图谱大会报告Tips:  如有内容涉及您的权益,请对话框联系我,立即删除。 2013-【百度-NLP Techniques in Knowledge Graph.pdf】 2013-【...

2019-02-19 20:20:55

“知识图谱”项目,需产品经理考虑的几点问题

为了构建合适并且简单可用的知识图谱(Knowladge Graph,以下简称KG),在此之前作为产品经理首先要弄清楚几个问题,同时也适合在产品生命周期内持续思考。以下问题需结合KG项目构建的几个关键点一起考虑。1、为什么要构建该KG?2、该KG可以帮助哪类用户解决哪类问题?3、该KG填补了哪些空白或对比现有的KG产品有哪些优越性?4、用户会如何使用该KG产品?        ...

2019-02-13 21:58:48

俞军老师:适合产品经理的10本书 | 2019收藏版

这是 阿拉灯神丁Vicky 的第 17 篇文章   以下是俞军老师原创发表于知乎《互联网产品经理的必读书目有哪些?》的回答,阿拉灯神丁Vicky只是将这些资料整理,作为自己2019年的书单收藏,并分享给有需要的同学。 知乎原文地址:https://www.zhihu.com/question/19568240  安妮塔同学在豆瓣的整理地址:h...

2019-01-23 10:02:55

为什么互联网思维不适合AI产品?

这是 阿拉灯神丁Vicky 的第 16 篇文章1为什么互联网思维不适合AI产品?在一天内集中时间看完《硬战》这本书,本文主要是个人在看完本书之后的一些思考与总结。颈椎疼。好了,废话不多说,Let`s go.2AI硬件极简史自从2014亚马逊AI音响Echo从美国蔓延以来,AI消费级产品迅速席卷了整个市场,主要产品形态有13类:手机、手表、耳机、无人机、摄影相机、玩具...

2019-01-06 17:58:48

浅析机器学习算法

这是 阿拉灯神丁Vicky 的第011 篇文章     本文主要是为理清机器学习相关算法并其浅析基本原理及应用场景,未深究。机器学习算法分类根据学习方式分类1,监督学习机器通过对人为标注的训练样本进行学习,抽象样本与标注类别的关系,训练并调优出一个分类器。所有的回归算法和分类算法都属于监督学习,回归(回归)和分类(Classification)的算法区别在于输出...

2018-12-29 23:32:20

国内外知识图谱相关公司简介

 这是 阿拉灯神丁Vicky 的第013 篇文章全文1278字24图,预计阅读10分钟    国内外知识图谱相关公司产品浅析国内:1,海翼知PlantData 网址:https://www.plantdata.ai/home/index.html提供企业级知识图谱存储管理平台KGMS,提供面向分析人员KGPro,运营人员KGSensor,终端用户KGRo...

2018-12-29 23:29:42

大数据逻辑&朋友圈逻辑的推荐系统分析

这是 阿拉灯神丁Vicky 的第013 篇文章推荐系统是“信息过载”时代下的必然产物,用来解决“信息不对等,供需不匹配”有强大的潜力。朋友圈逻辑微信7.0改版之后,公众号文章底部的“点赞”按钮变为“好看”,用户点击“好看”之后,文章便会出现在“看一看”栏目,用“好看”代替了“转发”,推荐转发成本变低,更净化了“朋友圈”,将朋友圈与文章分开,采用朋友圈关系链进行内容的分发推荐...

2018-12-29 23:25:32

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