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《如何洞察这个复杂的世界》

上周我们简单介绍了DataExa-Insight的基本功能,使用DataExa-Insight可以让数据分析师甚至数据小?#33258;?#38646;编码的情况下快速进行机器学习和深度学习任务。 然而,在大部?#26234;?#20917;下机器学习任务对数据的输入有特定的要求,即结构化和格式化, 而现实世界的数据则是杂乱无章,虽说通过预处理可以转换为需要的格式输入。但这么一来就需要对任务做特定的建模,丧失了一定程度的通用性和智能化。

经典应用场景:Palantir击毙本拉登

从大量基地组织互联网(暗网)数据(文本、图片等)、线下情报报告(文本)、卫星监控(图片、视频)等抓取蛛丝马迹,预测目标的轨迹和行为。

研究过Gotham的同学都能感受到,Palantir的产品太依赖高级分析人员和数据标注人员了,例如其从文本中提取关联,很多是采用手动的方?#20581;?

是否有一种更简单通用的方法,在有限的目标下洞察这个复杂世界?

《人月神话》的作者很早就告诉我们——没有银弹。但是,扶?#31227;?#26469;,我想再试试…

反恐的场景实在太鼓舞人心,我们放在日后细聊。今天我们先借助一个小例子,体验下我们另一个核心产品:DataExa-Sati语义计算(知识图谱)平台。

目标:从海量互联网数据 自动提取指定的实体(人、事件、地点、物品等)、实体内的属性、实体间的关系等内容, 构建一个知识图谱,并提供接近 无限推理能力的工具进行价值洞察。

1、定义知识提取Pipeline模板

NLP解析提取

使用自然语言处理技术进行命名实体识别、关系提取等任务。

识别出两个人名:

识别出两个人的关系:

表达式解析提取

使用表达式(正则、XPATH、CSS等)进行文本的定向抽取,适用于NLP无法达到目标的一些精准抽取场景。

例如,以下配置抽取网页中的文本摘要内容。

文本标签

自动对文本内容进行标签分类,例如军事、旅游等。

图片/视?#30340;?#23481;提取

对图片/视频进?#24515;?#23481;提取,自动生?#19978;?#20851;关键字和描述文本。

这样一来,当用户上传图片不带描述时,也可以在后续的挖掘中用到其实际内容。

Pipeline还是一些其他过程,包括规则引擎、机器学习等,此处暂不做说明。

2、定义知识融合/验证Pipeline

知识融合,包括实体对齐、实体链接等。例如王菲=王?#20010;?Faye Wong。

知识验证,当不同的数据指向同一个内容时,如何解决冲突。

Pipeline同样包括一些自动算法和一些规则选项,相对比较复杂,此处暂不展开。

3、导入、解析数据

此处我们指定HDFS上近1.3T的互联网数据,并选择处理的pipeline。(分布式处理之类的就不做说明了,反正需要一袋烟功夫。)

因为本次例子省略了知识融合和验证过程,所以数据直接进入图谱中。

4、“无限”推理能力

基于本体构建的图谱赋予了平台“无限推理”的可能。

最基本的关联分析:唐伯虎和赵云之间有啥关联

核心节点分析:出入度判?#20808;?#22269;扛把子

族谱关系/社团结构:蜀国扛把子结构图(用于反恐斩首行动太棒了)

还有一大堆类似关系挖掘、亲密度分析、路径提取、最短路径分析、出入度分析、社区发现、强连通分量、四维分析等功能后面慢慢道来。

当然?#26723;?#19968;提的是,平台最强的还属计算引擎,上述功能都只是计算引擎的冰山一角(指令转换器)。宇宙的本质是计算,引擎的目标即无限推理。

目前我们看到的只是结果,平台使用了大量自然语言处理、机器学习(深度学习)、分布式计算、图存储计算等技术来达到这个目标。

目前基于知识图谱的价值洞察应用在很多行业中,包括金融(风险图谱、反欺诈等)、反恐、精准用户画像、问答机器人等。

最后统一解释下为啥产品叫Sati?

[加载波士顿房价数据集为DataSet] 组件

Sati was an exile that was created without a purpose by programs Rama-Kandra and Kamala.

《Matrix》隐约暗示着Sati是下一代救世主(另一说是架构师),将会带来人类自我意识的终极觉?#36873;?

行业也非常?#19981;?#29992;《Matrix》的人物来命名产品,例如世界上最有名的图数据库叫Neo4J(上一代救世主),微软的图数据库叫Trinity(上一代救世主的马子),所以,你懂的。

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