大数据意味着如何挣大钱还是损失惨重?

2016-04-28

大数据意味着如何挣大钱还是损失惨重? 大数据无疑是现在最引人瞩目的词汇。但是，谁坚持认为可以从这项技术中获利——而且如何获利？     过去10年中，在经历了通信业和投资银行业的几个 ...

建立数据场的七大技能

2016-03-29

建立数据场的七大技能 成为数据极客，建立自己的数据场需要哪些技能呢?遇到普通的数据，通过SQL做分析。如果数据量比较大，可以使用Hadoop等大数据框架处理。在深入挖掘上，可用Python或者R语言进行编程。 0 ...

一个资深数据人对数据挖掘的理解

2016-02-23

一个资深数据人对数据挖掘的理解 在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和 ...

因职业角色而异的十大数据科学技能

2016-01-10

因职业角色而异的十大数据科学技能 数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总是在变化。Dave Holts描述了得到数据科学家工作所需 ...

自然语义分析的大数据商业之道

2016-01-06

自然语义分析的大数据商业之道 我们已经身处大数据时代，而大数据的商业化之路依旧任重道远。据统计，现今高达80%的商业数据均以文本，图像等非结构化的形式存在，而仅世界500强公司因为利用非结构化数据不足 ...

数据分析项目成功的必需因素都有哪些？

2015-12-31

数据分析项目成功的必需因素都有哪些？ 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，A ...

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 ...