基于技能的改善数据科学实践的方法

2015-12-31

基于技能的改善数据科学实践的方法 在当今的大数据时代，利用数据科学理论进行数据分析起着越来越重要的作用。探讨不同数据技巧类型和熟练程度对相关项目有着怎样的影响也开始具有重要意义。近日，AnalyticsWe ...

数据科学 怎样进行大数据的入门级学习？

2015-12-24

数据科学 怎样进行大数据的入门级学习？ 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数 ...

RNN和CNN的区别表现在哪些方面？

2020-07-13

RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些 ...

深度学习算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之间的关系！

2020-05-27

用于实际问题的深度神经网络可能具有10层以上的隐藏层。它的拓扑可能很简单，也可能很复杂。网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。 ...

关于模型优化的几个思考

2020-04-16

目前模型的问法优化看似进入了一个瓶颈期，在这个阶段模型的同学一直在调数据跑模型，但见效甚微，大家难免会有些感到手足无措，或者沮丧，这种情况在咱们做模型的过程中肯定会经常遇到的。那么如果碰到 ...

AI、机器学习、数据科学与深度学习研究在2020年的发展趋势（二）

2020-04-03

作者 | Matthew Mayo 编译 | CDA数据分析师 在2019年（及之前的几年）中，我们询问了许多顶级专家，2019年和2020年AI，分析，机器学习，数据科学和深度学习领域最重要的发展趋势 ...

AI、机器学习、数据科学与深度学习在2020年的主要发展趋势（一）

2020-04-02

作者 | Matthew Mayo 编译 | CDA数据分析师 正如我们告别上一年并期待新的一年一样，KDnuggets再次征求了众多研究和技术专家对2019年最重要的发展及其2020年关键趋势预测的意见 ...

2019年影响数据科学的十大技术趋势

2020-04-01

作者 | CDA数据分析师 本文概述了2019年10种影响数据科学的最流行的技术，该列表涵盖了多种主题，例如安全性，物联网，强化学习，能源可持续性，智慧城市等等。 又到了一年回顾 ...

准确率已成过去式，AI人工智能领域的这些趋势在2020年更受关注

2020-03-31

作者 | 机器之心 人工智能不是将要改变世界，而是正在改变世界。在新年以及新的十年开启之际，VentureBeat 采访了人工智能领域最杰出的头脑，来回顾人工智能在 2019 年的进展，展望机器 ...

26个示例教你A-Z个非常有用的python小技巧

2020-03-25

前言 简单易学，语法简洁，可以快速入门 超级通用，无论是在开发、运维、数据科学、科研等应用场景下，都完美可行 它具有广泛的模块和库，数量众多且更新快速，一个新 ...

AI人工智能的下一个拐点：图神经网络迎来快速爆发期

2020-03-25

图神经网络（GNN，Graph Neural Networks）是 2019 年 AI 领域最热门的话题之一。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构，将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、 ...

采访了14位IT公司的创始人，他们如何看待2020年的AI行业？

2020-03-24

科幻元年2020年马上就要来了。对于技术行业来说，这一年会有哪些值得期待的变化？ KDnuggets采访了14位科技前沿的技术公司创始人，并汇总了他们眼中的2020年：关于人工智能、数据分析、数据科学、机器学习 ...

2020年必备的5个数据科学技能

2020-03-24

作者 | Joos Korstanje 译者 | ronghuaiyang 长期以来，“R, Python, SQL和机器学习”一直是数据科学家的标准工作描述。但随着该领域的发展，这已不足以在就业市场上保持竞争力。 ...

2019年AI人工智能领域都发生了什么？

2020-03-06

作者 | David Foster 译者 | Sambodhi 2019 年无疑是忙碌的一年。人工智能的进步和新闻频频登上头条新闻，让我们的生活充满了敬畏和自豪的时刻，但一些其他时刻充却斥着一种恼人的想法，那就是这项技术让人 ...

如何将机器学习应用于实际的业务问题

2020-03-02

作者 | Daniel Faggella 编译 | CDA数据分析师  自2012年以来，很容易看到风险投资，会议和与业务相关的“机器学习”查询的广泛普及-但大多数技术主管通常很难确定他们的业务可能将机 ...

33 个神经网络「炼丹」技巧

2019-12-26

作者 | Andrej Karpathy 编译 | AI有道 特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、与领域的研究员 ...

运营商大数据对外价值变现的十大趋势

2019-12-19

作者 | 傅一平 来源 | 与数据同行 最近中国移动提出了DICT战略，显示其在政企市场进一步拓展的雄心，在这个背景下，重新探讨下运营商的大数据变现很有意义。虽然近半年“大数据圈”似乎有 ...

2020年人工智能落地发展趋势

2019-12-19

作者 | 网络大数据 来源 | raincent_com 转眼间，2019年只剩下不到两个月了。人工智能的热度依旧，只是在资本市场，看空的投资人也越来越多了。从当年大数据的发展趋势看，这种情况反而对 ...

机器学习的数据准备：为什么它如此重要，我们应该怎么做？

2019-12-09

编码是成功的业务模型的前提。 虽然建立准确的算法和计算技能的应用是过程的一部分，但这是什么基础呢？ 从自动驾驶汽车等基于AI的大规模技术革命到构建非常简单的算法，您都需要正确格式的数据。实际上 ...

大数据和人工智能：真实世界里的3个用例

2019-11-29

作者 | Kevin Casey 来源 | D1Net 人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是：人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据，同时，管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机 ...