Tesla的案例列表
阿里云天池-双高疾病风险预测赛
中国双高人群众多，原因复杂，是脑卒中、冠心病等严重疾病的主要原因。国内最大的预防医学流量入口平台美年健康，每年生产和管理着数以千万计的健康大数据。如何推动健康数据和AI的融合，实现双高早期筛查并及时干预，对延缓疾病显性化和防止慢病重症化的有着重要意义。 使用机器学习和NLP模型，获第一赛季排名 2/3151
数据中台OLAP系统
以维度建模理论为指导，完成数据仓库的分层建模。 使用Spark/Hadoop/Flink等平台完成ETL任务的开发。 基于Impala建设OLAP查询引擎，实现数据的多维度自主查询。
歌曲潜力评估系统
歌曲潜力多维度分析 KPI分析 评估模型 产品化 分析维度扩展 层次结构模型 成对比较矩阵&一致性检验 歌曲分类+完整生命周期+预测 构建时序特征 -> 聚类分析探索 -> 观测分析+人工生命周期打标 -> Label=标签 | Feature=时序特征进行机器学习训练
案例判断参考
Tesla的案例列表
阿里云天池-双高疾病风险预测赛
中国双高人群众多，原因复杂，是脑卒中、冠心病等严重疾病的主要原因。国内最大的预防医学流量入口平台美年健康，每年生产和管理着数以千万计的健康大数据。如何推动健康数据和AI的融合，实现双高早期筛查并及时干预，对延缓疾病显性化和防止慢病重症化的有着重要意义。 使用机器学习和NLP模型，获第一赛季排名 2/3151...
数据中台OLAP系统
以维度建模理论为指导，完成数据仓库的分层建模。 使用Spark/Hadoop/Flink等平台完成ETL任务的开发。 基于Impala建设OLAP查询引擎，实现数据的多维度自主查询。...
歌曲潜力评估系统
歌曲潜力多维度分析 KPI分析 评估模型 产品化 分析维度扩展 层次结构模型 成对比较矩阵&一致性检验 歌曲分类+完整生命周期+预测 构建时序特征 -> 聚类分析探索 -> 观测分析+人工生命周期打标 -> Label=标签 | Feature=时序特征进行机器学习训练...
