学习是最好的投资，在B站最大的作用都变成学习之后，人们在互联网上学习什么都不稀奇了。没错，数据科学、人工智能和机器学习也是可以自学的。时间和金钱常常是人们打算学习一门新技能时面临的两大障碍，而自学是一门需要自律和投入才能掌握的艺术。掌握得当，能将学习很好地融入工作生活中。然而，学习数据科学、人工智...
人工智能和机器学习基本上是通过使用许多数学算法来赋予机器生命的过程。人工智能和机器学习的全部潜力仍然未知，因为它还是在不断进步的领域之一。但是目前，人工智能和机器学习已广泛用于认知任务，例如对象检测和识别，面部识别，语音识别和自然语言处理，欺诈和垃圾邮件检测等。我将继续深入探讨人工智能和机器学习，但现在...
同样，并不是所有产生洞察力的东西都是数据科学（数据科学的经典定义是，它融合了统计、软件工程和行业知识的内容）。但是我们可以用这个定义将它与机器学习、人工智能进行区别。主要的区别在于，在数据科学中，总有人在做具体工作：正在理解某些洞见，观察指标，或从结论中受益。如果只是说“我们的国际象棋算法使用数据...
作为一名数据科学家、人工智能或机器学习工程师,不一定你的公司里或团队中的每个人都能够理解你所在领域的技术细节,或者能够从原始数据中做出推断。这就是为什么我们需要学习可视化数据。 数据可视化基本上是指将数据以图形的形式呈现出来的过程,以便让所有人了解数据是关于什么的,无论他们是否了解数据科学、人工智能或机...
同样,并非所有可以产生见解的数据都有可以被认为是数据科学(数据科学的经典定义是它包含统计学,软件工程和领域专业知识的结合)。但是我们可以用这个定义来将数据科学与机器学习和人工智能区分开来。它们的主要的区别在于,在数据科学中,人是循环中不可缺少的一部分:算法得出数据结果,人们通过数据得到见解,或从结论中受益...
机器之心编译 参与：吴攀 、李亚洲 在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。机器之心之前编译的一篇文章《...
以下是将在2022年主导技术格局的数据科学、人工智能和机器学习趋势：1. 小数据和TinyML 小数据背后的核心理念是让用户可以获得可操作的结果，而无需采用大数据分析使用的云计算系统。在与云平台的有限交互或者时间和带宽是处理数据主要限制因素的情况下，获取小数据集是非常有用的。简单来说，它可以在用户需要快速数据...
首先从数据科学领域的讨论开始。 让我们从定义数据科学以及数据科学家的角色和责任开始讨论,这两个角色描述了人工智能和机器学习的领域和执行其计划所需要的技能(请注意,很多专业角色越来越普遍,如机器学习工程师)。 尽管数据科学家通常有许多不同的教育背景和工作经验,但大多数人应该在四个基本领域(理想情况下是专家...
记住我们对人工智能的简单定义,即机器展示的智能。这基本上描述了机器从信息中学习并应用所学知识做事以及继续从经验中学习的能力。 在许多人工智能应用中,机器学习是人工智能应用过程中用于学习的一组技术。一些具体技术可以被视为人工智能和机器学习的子集,通常包括神经网络和深度学习,如图4-1所示: ...
同样,并不是所有产生洞察力的东西都是数据科学(数据科学的经典定义是,它融合了统计、软件工程和行业知识的内容)。但是我们可以用这个定义将它与机器学习、人工智能进行区别。主要的区别在于,在数据科学中,总有人在做具体工作:正在理解某些洞见,观察指标,或从结论中受益。如果只是说“我们的国际象棋算法使用数据科学选择...