#数据科学

Java可以用于机器学习和数据科学吗? - kdnuggets

20-11-02 419 1 banq

机器学习,数据科学和人工智能是近年来最受关注的技术,理所当然的。科技领域的这些进步已将自动化和业务流程提升到了一个新水平。各种规模的组织都在研究和人员上投入数百万美元,以构建这些功能强大的数据驱动应... 详细

普通算法面试已经Out啦!机器学习算法面试出炉 - kdnuggets

20-10-29 354 1 banq

如果普通算法是普通程序员必备知识,那么更实用的机器学习算法是不是呢?还是属于数据科学家的必备知识呢? 在准备数据科学中的面试时,必须清楚地了解各种机器学习模型-为每个现成的模型进行简要说明。在这里,... 详细

数据科学家与机器学习工程师的区别? - kdnuggets

20-11-03 316 1 banq

如今数字化时代世界围绕成千上万的数据。处理这些数据的功能强大的设备已成为必需。现在,这些机器应该是自动化的,或者应该以这样的方式设计这些系统:这些设备应该可以自动成功地处理这些数据。因此,为了构建这... 详细

如何成为数据科学家? - kdnuggets

20-10-29 287 1 banq

传统银行业没有“系统”,是因为这些行业没有数据科学体系,基于海量数据建立的银行信用系统才是真正的系统。下面是原文: 从媒体到文章,再到职位发布,再到大公司高层领导的话,似乎无处不在的术语是“数据科学... 详细

为什么软件工程流程和工具不适用于机器学习– Comet

20-10-16 409 1 banq

在这篇博客文章中,我将讨论为什么数据科学家和团队不能依靠软件工程团队在过去20年中一直使用的工具和流程?  对软件工程工具和过程的依赖是有道理的:数据科学和软件工程都是以代码为主要工具的学科。然而,... 详细

一项根本性的新技术LO-shot使AI几乎无需数据即可学习 - technologyreview

20-10-19 368 1 banq

称为“LO-shot”的机器学习方法可以让模型识别比训练对象数量更多的对象。 机器学习通常需要大量示例。为了使AI模型能够识别马匹,您需要向其展示数千张马匹图像。这就是使该技术在计算上昂贵的原因,并... 详细

介绍七种最佳业务分析师认证 - modernanalyst

20-10-25 380 banq

越来越多的企业发现数据分析的价值,可以理解和应对行业中的挑战。分析是理解的复杂平衡,在这一前沿领域中,经常会出现新的工具和模型。为了脱颖而出,要证明自己对数据分析的热情,获得认证至关重要。我们已经汇... 详细

网页数据采集工具介绍 - kdnuggets

20-11-06 304 banq

有两种主要的免编码解决方案,可从网站提取内容以建立您的内容基础:选择其中一种或组合使用,然后尝试一下!   使用网络抓取工具从网站提取内容 使用内容汇总工具从网站提取内容   网络抓... 详细

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