对于视觉学习者来说，这里是一些著名的启发式算法和实际算法的动画集合，尽管我们无法快速找到诸如旅行商问题之类的NP问题的解决方案，但可以很快找到问题的“足够好”的解决方案，对于视觉学习者来说，这里是一些著名的启发式算法和实际算法的动画集合，研究人员经常将这些方法用作自己的算法和启发式方法的子例程，这不是一个详尽的清单，为了便于视觉比较。

随着企业收集更多的数据，人们看到的数据越来越少，这意味着我们需要的不仅仅是数据科学家，在数据科学成为之前很久，我受过“真正的”科学家的培训，研究物理化学中奥秘且变化不大的主题，这项工作的核心是数据，这些数据大部分是在1970年代实验室的深夜实验运行期间手动收集的，我将这些数据打入卡中以进行分析-以当今的标准简化-在运行数千行代码程序中，目标是正确预测身体行为方式，因此有关通过数据和代码证明的基本物理现象的假设也是如此。

随着社会努力掌握人工智能，它正在认识到需要可解释的人工智能。这种新兴趋势将迫使组织创建有效且对社会有益的模型，企业正在花费数十亿元追求人工智能。他们的终目标是开发思维机，以帮助他们更有效地运行其业务，增加收入并实现其组织目标。他们正在与数据科学家合作，从多个来源获取正确的数据，并生成模型，将其与数据配对，使企业能够有效地，高效地执行大量决策，而无需人工干预。

人工智能如何帮助企业解决基于性别的薪酬差异，基于性别的薪酬不平等是一种可衡量的全球现象，在美国法律才开始有意义地解决这一现象，尽管近在美国一些州通过了激进的薪酬平等法，但并非所有雇主都受这些规则的约束，即使对于那些面临合规风险的雇主而言，如何解决薪酬不平等的内部问题也是一个决定，终必须由企业中各个级别的经理和人力资源人员来实现。

增强分析如何使您的角色受益？增强型分析是数据和分析的未来。” 在短时间内，未来就到了，很大程度上要归功于AI的使用和增强分析的兴起，业务用户比以往任何时候都更接近其数据，更重要的是，它具有可行的见解。答案和提出问题的人们之间的隔离墙已经倒塌，简而言之，增强分析使用机器学习和自然语言处理来自动化数据分析和见解的呈现。通过将人工智能（AI）与商业智能（BI）相结合，非技术用户现在可以自动化其数据分析的主要方面。

数据工程和管理的实践，以支持机器学习，重点是收集，清理，转换和管理新的大数据以进行分析，新一代数据如何重新激发人们对AI和机器学习的兴趣-并为各种规模的企业带来了新的挑战，机器学习的名称顾名思义-它是一个通过检查数据来学习识别模式的系统，有两种方法：有监督的（为系统指定了期望的目标，并根据属性学习预测相同的结果）和无监督的（无预定义结果，并且经过训练后，针对附加数据对模型进行了测试以确保该模型有效）。