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通过自然语言处理解决大数据的五个步骤
使用自然语言处理(NLP)处理大数据项目的前5个基本步骤,以及NLP工具和技术如何帮助企业处理,分析和理解所有这些数据,以便有效主动地进行操作。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-17
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将机器学习与健康数据结合使用:挑战与陷阱
将机器学习(ML)应用于生理数据提出了许多挑战。虽然ML可以有效地用于对定义明确的系统进行建模,但将其应用于像人体一样复杂的系统需要更谨慎的方法,重要的是,人体是复杂而微妙的,过分简化(常识有时会促使我们去做)可能危害您的健康”来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-17
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从先进的BI工具到机器学习和人工智能
随着数据科学家和商业都将注意力集中在机器学习和AI等技术的巨大潜力上,我们冒着忽视重要的东西:数据本身的风险,毕竟如果没有正确的数据为它们提供支持,精美的可视化和预测分析就无关紧要。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-17
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成功进行分析项目的五个关键要素
企业数据是多种多样的,复杂的,并且常常超越部门的孤岛和业务范围,数据也可能是愚蠢的,除非将其用作企业资产。只有在自上而下的协作型组织生态系统中才能实现其转型价值,将数据工程和分析与领域专业知识相结合,卓有成效的分析项目重新调整了组织的文化,以确保每个人都知道数据的价值以及如何充分利用数据。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-16
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通过机器学习提高可靠性并改善维护成果
公司如何不再仅依靠传统的设备维护实践,而又必须将操作行为纳入使用机器学习部署数据驱动的解决方案中,预防故障的迫切需要从猜测变为数据驱动的事实。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-16
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人工智能不应该受到监督
曾经有一段时间,人工智能是一个遥不可及的梦想,是一种虚构的小说。人们将其生动地视为繁荣昌盛的一部分,但现在情况不再如此。由于各种因素,包括但不限于负担得起的存储和计算以及大数据增长,人工智能现在已经并且越来越流行,在这个阶段它成为公司和个人的宝贵组成部分,同时也以的方式影响着日常生活。来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-06-16