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看因果深度学习如何教AI人工智能去问为什么

看因果深度学习如何教AI人工智能去问为什么
2019-12-25
作者 | George Lawton 编译 | CDA数据科学研究院 大多数AI都基于模式识别,但是正如任何高中生都会告诉您的那样,关联不是因果关系。研究人员现在正在寻找方法,以帮助AI深入到更深层次。 ...

一文带你深入了解,什么是深度学习及其工作原理

一文带你深入了解,什么是深度学习及其工作原理
2019-12-25
作者 | CraigStedman 编译 | CDA数据科学研究院 深度学习是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一种,它模仿人类获取某些类型的知识的方式。深度学习是数据科学的重要元素,其中包括统计和预 ...

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法
2020-05-18
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学,我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的,并且基于这种组织结构, ...

很多专家说我们不应该担心超级智能AI,“他们错了!”

很多专家说我们不应该担心超级智能AI,“他们错了!”
2019-12-23
《人类兼容:人工智能与控制问题》 作者 | Stuart Russell 编译 | CDA数据分析师 原文 | Full Page Reload 人工智能研究正在朝着人类或超人类智能机器的长期目标迈进 ...

十分钟告诉你——何为Keras中的序列到序列学习

十分钟告诉你——何为Keras中的序列到序列学习
2019-12-20
作者 | Francois Chollet 编译 | CDA数据分析师 A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras 什么是顺序学习? 序列到序列学习(Seq2Seq)是关于 ...

Python数据清洗(三):异常值识别与处理

Python数据清洗(三):异常值识别与处理
2019-12-20
作者 | 刘顺祥 来源 | 数据分析1480 在《Python数据清洗(一):类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗(二):缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处 ...

Markdown语法如何帮助我们在数据科学领域快速进行可重复研究?

Markdown语法如何帮助我们在数据科学领域快速进行可重复研究?
2019-12-20
作者 | CDA数据分析师 Markdown简介 Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,我们可以通过简单的标记语法,可以使普通的文本具有一定的格式。Markdown的语法简单明了,非常易于我 ...

数学vs编程,哪个才是数据科学的敲门砖?

数学vs编程,哪个才是数据科学的敲门砖?
2019-12-18
作者 | Low Wei Hong 译者 | Sambodhi 导读:数据科学其实就是一门数学、计算机、软件相关的复合型的技术,离开编程自然是无法存在的。无论是数据科学家还是数据分析师,都需要跨学科人才 ...

作为一名数据科学从业者,你应该知道的P值

作为一名数据科学从业者,你应该知道的P值
2019-12-13
作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Everything you Should Know about p-value from Scratch for Data Science 介绍 当你向有抱负的数据科学家谈论p值时,以下情况 ...

机器学习背后,你不能不知道的数学核心概念

机器学习背后,你不能不知道的数学核心概念
2019-12-13
作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Mathematics behind Machine Learning - The Core Concepts you Need to Know 介绍 “学习机器学习算法背后的数学有什么用?我 ...

大数据下一个十年将如何演进?

大数据下一个十年将如何演进?
2019-12-12
作者 | Oleksii Kharkovyna 编译 | 夏夜 当下我们生活在数据的时代里。机器学习和数据分析技术已经成为了我们当今生活密不可分的一部分。那接下来会怎样呢? 在这篇博客中,我不打算预 ...

Python机器学习中七种损失函数的科学指南

Python机器学习中七种损失函数的科学指南
2019-12-11
作者 | KHYATI MAHENDRU 编译 | CDA数据分析师 损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心,本文介绍了多种损失函数,他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。 前言 首先想 ...

机器学习的数据准备:为什么它如此重要,我们应该怎么做?

机器学习的数据准备:为什么它如此重要,我们应该怎么做?
2019-12-09
编码是成功的业务模型的前提。 虽然建立准确的算法和计算技能的应用是过程的一部分,但这是什么基础呢? 从自动驾驶汽车等基于AI的大规模技术革命到构建非常简单的算法,您都需要正确格式的数据。实际上 ...

机器学习之深度学习的未来

机器学习之深度学习的未来
2019-12-09
作者 | Francois Chollet 编译 | CDA数据分析师 The future of deep learning 鉴于我们对深网的工作原理,局限性以及研究现状的了解,我们能否预测中期的发展方向?这是一些纯粹的个 ...

2019全球程序员薪酬报告:软件开发比机器学习抢手,40岁后收入下滑

2019全球程序员薪酬报告:软件开发比机器学习抢手,40岁后收入下滑
2019-12-09
作者 | Hired_HQ 来源 | 新智元 Hired发布了《2019 年度薪酬状况报告》。调查显示:仅有23%的计算机科学相关专业硕士/博士表示高学历为其带来高薪;54%从业者表示不会继续深造;40岁后薪资呈 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法,它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是对向量左乘一个矩阵,得到结果向量 ...

22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细答案)

22道机器学习常见面试题目汇总!(附详细答案)
2019-12-03
作者 | 数据分析1480 来源 | lsxxx2011 (1) 无监督和有监督算法的区别? 有监督学习:对具有概念标记(分类)的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记(分类)预测。 ...

大数据和人工智能:真实世界里的3个用例

大数据和人工智能:真实世界里的3个用例
2019-11-29
作者 | Kevin Casey 来源 | D1Net 人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是:人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据,同时,管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机 ...

38个常用Python库:数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了

38个常用Python库:数值计算、可视化、机器学习等8大领域都有了
2019-11-29
作者 | 李明江 张良均 周东平 张尚佳 来源 | 大数据DT Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。 ...

8 段用于数据清洗 Python 代码

8 段用于数据清洗 Python 代码
2019-11-27
作者|Kin Lim Lee 编译|量子位 最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码。 数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之 ...

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