随着移动互联、物联网的高度发展,网络交互从简单的字符,到今天的图文、视频等呈现。给人们带来的第一感觉就是现在有海量的数据,有多样化的数据。今天大数据时代真的来了。同时也让人们看到了数据中蕴含的价值。
看到这个趋势的人很多,但是真正知道如何挖掘、如果利用这些数据的大数据公司不多。总部位于美国的大数据分析厂商Taste Analytics就是其中之一,其创始人汪晓宇近日在接受采访时宣布,在经过一年多的技术储备和行业调研,Taste Analytics正式进入中国市场,推出实时动态、图像可视化兼具非结构化数据分析能力的综合智能数据分析平台—— Signals。
汪晓宇认为Taste Analytics所做的就是解决当前一个大数据核心问题,帮助大中小企业理解客户在社交网络、公司内部邮件等反馈信息里面可以产生商业价值的文本信息,Taste所做的是建立一个服务企业的大数据平台,把来源于不同的企业数据库里面的数据,通过他们研发的一种深度学习的方法,把这些数据进行分析加工,通过图像可视可视化形式展现出来提供给公司的决策层。
数据分析将成为企业必需品
Signals平台是一套可用于每一个企业日常经营的实时的智能数据分析整体解决方案。其最独特的地方在于强大的非结构化文本文档数据的深度分析能力,同时灵活的支撑着各种传统的结构化数据 (报表、销售记录等)。Signals平台具有广泛的适用性,同时它独特的以人为本的设计理念,也方便了各个企业的管理和业务人员自由灵活地使用这个产品。作为一个国际化的大数据分析公司,Signals平台也可以成熟的分析包括中文在内的12种文字、语音等非结构化数据。
Signals平台一共提供三层服务:
第一层是数据采集层,它可以帮助企业更快更全地采集到各类数据。它集成了上百个数据接口,包括亚马逊、天猫、Yelp、Twitter、Facebook、Apple Store、Android等,并且这个数字还在飞速扩大,根据汪晓宇的介绍,他们正在和国内的知名第三方数据提供商进行合作,将为中国客户提供更多本地化的数据;
第二层是数据分析层,也就是对于非结构化和结构化数据进行深度机器分析。汪晓宇透露,Taste Analytics研发出的最先进的分析技术——预测性分析,也将在12月份在中国上线,用户可以享受到结构化和非结构数据的精准分析结果,并对市场行为作出及时的预测;
第三层就是图像可视化层。Signals平台会把数据分析结果进行可视化输出,为客户提供10余种图像可视化模式,并且支持客户自定义分析,将包括一共15种不同的可视化分类。Signals平台将根据用户的不同喜好,继续推出有价值的图像展示,方便企业的使用。
事实上,Taste Analytics的优势就在于它世界领先的“舆情分析、语义分析、人机互动”三重机制。
Taste Analytics是如何帮助用户在海量数据中发现价值?
汪晓宇认为,根据调查,企业里面的决策者能够调动的能动性最少,实际产生的生产力价值很低,这些人需要相对于的工具进行能动性提升。让他们产生生产力价值。通过Taste Analytics数据平台激发这些人的生产力。而且Taste Analytics平台是一个全自动的学习平台,会持续不断的提高企业决策者所需要的信息,帮着他们打破数据孤岛,从网络、电话、社交等不同的途径,快速的获得横跨企业的反馈。客观的展现给企业的分析师或者决策者。把这些数据有的放矢的利用其来。
Taste Analytics数据服务平台主要做非结构化数据,同时是一个自主学习的过程,自主学习在数据分析领域是很重要的一个能力。以写作为例,每个人的文风、文笔不同,自主学习的意思就是可以把一个作家多年的作品、资料、文字全部汇聚起来,通过Taste Analytics系统可以知道这个作家所感兴趣的方向,这就是说的自学习的能力很重要。Taste Analytics技术上通过精准度和高纬度的聚类,来让自学习更贴近用户需求。
目前针国内针对数据的分析是我们所说的舆情分析。舆情分析是一个后验的过程,舆情分析是你必须要知道一些字典、一些词组,然后去监控去发现一些东西。但是目前微信微博这些移动互联的应用会出现大量新的词汇。开始的时候舆情分析是监测不到这些新的词义的产生,也就做不到提取分析。Taste Analytics通过自主学习,根据词与词之间的关联度,从统计上推断最新词汇的信息。把对产品和企业的最新评奖反馈给决策层。
Taste Analytics所做的就是把自主学习、人的能动性以及舆情分析三大块连在一起形成一个循环。呈现一个整体有洞察内涵的过程。
国内某消费型企业,通过Taste Analytics的数据平台,三分钟出来结果。自学习提取出来包括维度包括统计学习,大家可以看到包括国美电器、合同等词语都是自学习提取出来的,通过词云,以及左边的聚类的分析就可以告诉客户,有哪些人或者问题、事件的发生,包括提取出来有的人到12315举报等。可以把客户的数据里面任何有价值的东西提取出来。
最后,进入中国,Taste Analytics选择的合作伙伴是百分点大数据,百分点认为“Taste Analytics对中文数据的分析能力非常强大,具有领先的数据驱动机制及前沿的UI设计。我相信会有很多客户支持这个产品。”
汪晓宇认为,“Signals平台背后体现的是数据驱动、实时分析、人机互动等美国最为领先的数据分析理念,并且针对中国市场的特点进行了完全的本地化。我们非常激动可以把这种数据理念带回中国,也希望和中国客户、合作伙伴一起推动中国在商业智能领域的进步。”
好文章,需要你的鼓励
本文探讨了AI发展的未来趋势,详细分析了六条有望实现通用人工智能(AGI)的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈,业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战,可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段,最终实现与人类智能相当的AGI系统。
约翰霍普金斯大学研究团队发现VAR模型的马尔可夫变体本质上是离散扩散模型,提出SRDD方法。通过应用扩散模型技术如分类器自由引导、令牌重采样等,SRDD相比VAR在图像质量上提升15-20%,同时具备更好的零样本性能。这项研究架起了自回归模型与扩散模型的理论桥梁,为视觉生成技术发展开启新方向。
培生公司第三季度销售增长加速,并预示年底表现更强劲,但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%,学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中,公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合,包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。
微软亚洲研究院推出CAD-Tokenizer技术,首次实现AI通过自然语言指令进行3D模型设计和编辑的统一处理。该技术通过专门的CAD分词器和原语级理解机制,让AI能像设计师一样理解设计逻辑,大幅提升了设计精度和效率,有望推动工业设计的民主化进程。