报告主题:Start your engines: Real-time AI for entity resolution

报告摘要: 实体解析(确定“谁是谁”和“谁与谁相关”)对于几乎每个行业都至关重要,包括银行,保险,医疗保健,市场营销,电信,社会服务等。杰夫·乔纳斯(Jeff Jonas)详细介绍了如何使用为通用实体解析而创建的专用实时AI,以获取新见解并更快地做出更好的决策。

邀请嘉宾:Jeff Jonas是Senzing 的创始人兼首席执行官,是一位备受赞誉的数据科学家,也是实体解析系统的主要创造者。他创立了Senzing,其目标是使实体解析技术适用于世界各地的所有人。在过去的三十多年中,他一直处于为公司和政府解决复杂的大数据问题的最前沿。他是一个三次创业者和出售他的最后公司IBM在2005年之前,他是一个IBM研究员和上下文计算的首席科学家在IBM,在那里他领导的团队专注于为实体解析技术打造新一代AI。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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