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CDA数据分析师

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多图预警 | 分析100万份数据告诉你,数据分析师到底需要哪些技能?
2012年,《哈佛商业评论》将数据科学家称为是21世纪最性感的工作。自此,数据科学家这个词变得越来越流行。
CDA数据分析师
2022-04-15
4790
行业案例 | 数据分析在银行业应用之欺诈检测
在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测,从而了解数据分析在银行业是如何运用的。
CDA数据分析师
2022-04-15
7980
解读 | 数据工程、数据科学和机器学习都有什么区别?
因为它是如此的多样化,我们很难具体定义数据科学家要做些什么。但最重要的是,我们要认识到,数据科学是一个过程,而不仅仅是一个职位名称。
CDA数据分析师
2021-12-09
1.1K0
想记录地球表面每时每刻的变化?这个数据库做到了 | TED演讲
你是否想搜索地球表面的实时影像?Marshall和他在Planet的团队将使用世界上最大的卫星群每天拍摄整个地球的图像。现在他们正在进行一个新的项目:使用人工智能对地球上所有的物体进行索引——这可以使船只、树木、房屋和地球上的一切东西都可以搜索,就像谷歌等搜索引擎一样。
CDA数据分析师
2021-11-25
3580
终于有人把线性回归讲明白了
导读:本文将介绍什么是回归问题、解决回归问题的基本思路步骤和用机器学习模型解决回归问题的基本原理,以及如何用线性模型解决回归问题。
CDA数据分析师
2021-08-05
5920
人工智能如何增强我们的记忆、工作表现以及社交生活
机器能让我们变得多聪明?Siri的联合创始人之一的Tom Gruber希望制造出 “人性化的人工智能”,从而增强人类的能力,并与我们合作,而不是与我们竞争。
CDA数据分析师
2021-06-08
7670
2021年最值得关注的六大前沿技术
在本文中,我们列举了2021年即将流行以及目前正在蓬勃发展的技术。这些未来的技术是令人兴奋的,不仅有着广泛的用途,还将使我们的生活更加便利。
CDA数据分析师
2021-04-20
5230
牛津大学科普 | 几分钟带你了解:什么是机器学习
如今机器学习已经深入到我们生活的方方面面,它就在我们身边,在我们的手机上,社交网络上...但它是如何工作的呢?在本文中,牛津大学针对机器学习进行了浅显易懂的科普。
CDA数据分析师
2021-03-26
3600
AI将取代人类?硅谷大佬带你解读人工智能的未来发展趋势
【导读】在过去的几年中,科幻小说领域中的许多技术逐渐转变为现实。人工智能已成为当前科技界最热门的主题。在本文中,比尔·盖茨、蒂姆·库克、埃隆·马斯克等商业领袖谈到了,他们对于人工智能的看法,以及最新的AI项目和其发展前景。
CDA数据分析师
2021-02-08
5660
图机器学习有多大神力?一文带你回顾2020,展望2021
而此篇文章,就涵盖了图机器学习及其应用领域的大佬们的一些深入思考,其中包括了对2020年的总结,以及对2021年的的展望。
CDA数据分析师
2021-01-25
4200
机器学习还能预测心血管疾病?没错,我用Python写出来了
全球每年约有1700万人死于心血管疾病,当中主要表现为心肌梗死和心力衰竭。当心脏不能泵出足够的血液来满足人体的需要时,就会发生心力衰竭,通常由糖尿病、高血压或其他心脏疾病引起。
CDA数据分析师
2020-09-14
2.6K2
炒了这么久的人工智能帮助诊断新型冠状病毒肺炎,真的管用吗?
尽管机器学习有望作为一种强大的医学工具,但统计学家警告说,当前的模型存在严重的缺陷。
CDA数据分析师
2020-08-06
3300
不要一上来就学机器学习,要先学会用机器学习模型构建软件
如果你决定开始学机器学习,并且按照常规的方式开始学习,那么很可能出现这样的情况:学习线性代数和多变量微积分两周后就选择放弃。
CDA数据分析师
2020-05-06
4260
朋友圈变美靠AI:新型美颜技术实现细粒度颜值提升
图 1:表述为多对多图像转译问题的人脸美化:新提出的方法将基于风格的美颜表征与颜值预测模型整合到了一起,并能实现细粒度的控制。
CDA数据分析师
2019-12-24
7150
科幻元年2020来了!说好的殖民火星和时光机呢?
在《终结者》中1997年就该出现然而却不断跳票的“天网”,现在施瓦辛格的胸肌都下垂了,而人工智能连个车都开不明白;
CDA数据分析师
2019-12-10
5380
AI不是万灵神药!看看普林斯顿大学的这份“假AI防骗报告”
AI不是万灵药,但越来越多的人把它说成是万灵药,在这些人的鼓吹下,更多的人可能真的会把AI当成万灵药。
CDA数据分析师
2019-11-22
5400
AI眼中的世界是什么样子?谷歌新研究找到了机器的视觉概念
随着机器学习模型广泛用于制定重要决策,可解释性成为研究领域的重要主题。目前大多数解释方法通过特征重要性得分来提供解释,即识别每个输入中重要的特征。然而,如何系统性地总结和解释每个样本的特征重要性得分是很有难度的。近日,来自斯坦福大学和谷歌大脑的研究人员为基于概念的解释提出了一些原则和要求,它们超出了每个样本的特征(per-sample feature),而是在整个数据集上识别更高层次的人类可理解概念。研究者开发了一种可以自动提取视觉概念的新型算法 ACE。该研究进行了一系列系统性实验,表明 ACE 算法可发现人类可理解的概念,这些概念与神经网络的预测结果一致且非常重要。
CDA数据分析师
2019-11-14
3720
有了这个,做机器学习项目再也不用担心数据集了
其实随着机器学习的流行和发展,每年很多高校、企业都在做一些项目并公开他们的数据集,但是尽管每年发布的大量高质量数据集越来越多,而且其中大部分都发布在各自的网站上,因此我们很难找到它们。
CDA数据分析师
2019-11-12
3200
一名合格的数据分析师,需要具备哪些能力?
基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者,学习描述统计相关的内容和公式即可,再进一步就需要掌握统计算法,甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。
CDA数据分析师
2019-11-12
8440
人工智能中的线性代数:如何理解并更好地应用它
看起来就让人头大?你的脑海随即会浮现出两个问题:它们都是从哪儿来的?为什么需要这些运算?
CDA数据分析师
2019-11-12
1.5K0
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