据了解,机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。 通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习算法的结构。其好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
据了解,深度学习有很好的表现,引领了第三次人工智能的浪潮。目前大部分表现优异的应用都用到了深度学习。近几年,金蝶旗下的深度学习算法就为企业带来了很多支持。为企业提高工作效率。
要知道深度学习的概念源于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。不过在叫法上,很多深度学习算法中都会包含”神经网络”这个词,比如:卷积神经网络、循环神经网络。所以,深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络。
据悉,神经网络是一个具有相互连接的节点的计算系统,其节点的工作方式更像是人脑中的神经元。这些神经元在它们之间进行处理并传递信息。每个神经网络都是一系列的算法,这些算法试图通过一个模拟人类大脑运作的过程来识别一组数据中的潜在关系。
假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每一层有许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要,水管网络的层数、每层的调节阀数量可以有不同的变化组合。
而对复杂任务来说,调节阀的总数可以成千上万甚至更多。水管网络中,每一层的每个调节阀都通过水管与下一层的所有调节阀连接起来,组成一个从前到后,逐层完全连通的水流系统。
此外,深度学习算法的优点很多,其学习能力强,覆盖范围广、适应性好。深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。
由上文可知,深度学习高度依赖数据,数据量越大,他的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等部分任务甚至已经超过了人类的表现。同时还可以通过调参进一步提高他的上限。相信未来金蝶会不断跟进与强化深度学习算法,为大家带来更多便利!
在人力资源管理部门会出现很多英文字母让人一头雾水不知所云,比如说HC、HR等等,那么它们是哪个英文单词的缩写呢?具体的含义又是什么呢?
金蝶KIS迷你版查看多栏式明细账后首先增加费用类的会计科目,增加好科目点击“自动编排”,会自动把该科目下的所有明细科目编排好。
所谓资产负债表中的“重分类”,指的是应付账款、其他应付款科目的借方余额调入预付账款 ,应收账款以及其他应收款科目的贷方余额调入预收账款 ,企业一般只调报表相应项目,不进行调账。所以这些项目就要进行重分类。
人力资源管理不是简单的管理人员的去与留那么简单,它关乎到企业能否高效、持续的长远发展。
信息技术不断发展,企业管理软件层出不穷,为企业管理提供了切实有效的支持。但传统管理软件在如今这个高速发展的时代背景下,难以跟上企业管理需求的变化,由此,SaaS管理软件开始成为不少企业管理者看好的新工具。
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每一种技术都需要有基础知识。AI也是如此。因为看到了人工智能未来发展的潜力,不少人开始关注人工智能,并且想学习学习。这是好事,但是也是一件辛苦的事情。说句好听的话就是并不是想学就能学的事情。
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现代企业核心竞争力实际上就是人才的竞争,为什么说985、211毕业的优秀人才被众多企业抢着要便是这个道理,培养一流人才才能铸造一流的企业。吸收人才和培育人才才是企业高速、稳定、长期发展的重要基石。如果缺少了人才,那么企业便免不了陷入一潭死水的困境之中。
员工是企业生存的第一劳动生产力,是企业宝贵的财富,是企业发展的基石,不重视员工的企业很难立足于市场之上。而企业想要更稳固的发展,就需要更多高素质的人才。而获得高素质的人才的途径无非就是两种,人才招聘和人才培训。
企业发展离不开人才支持,所以第一步就是需要吸纳多元化人才,支持企业各项业务的高效开展。但吸引人才只是第一步,要真正把握住“人才”这一核心竞争力,企业人才学习管理不可忽视,只有让人才得到发展,人才才能为企业提供更多驱动力。
管理大师彼得德鲁克在《21世纪的管理挑战》中提出了知识工作者的概念,并鲜明的提出了知识工作者的最重要特质“自我管理”和“创造”。