Nauka o danych i sztucznej inteligencji, zwroty które musisz znać

Nauka o danych i sztucznej inteligencji, zwroty które musisz znać

Nie masz pewności co do kluczowych terminów związanych z nauką o danych i sztuczną inteligencją? Nie jesteś sam.

Jest wiele ważnych terminów, które warto znać, jeśli chcesz lepiej zrozumieć, pilotować i skalować sztuczną inteligencję w swojej karierze. Nasza aplikacja umożliwia organizacjom projektowanie i opracowywanie skoncentrowanych na człowieku rozwiązań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Są ekspertami w dziedzinie nauki o danych i tłumaczami sztucznej inteligencji - wiedzą, jak opisywać złożone tematy w prosty sposób.

 

Niektóre z najbardziej poruszających tematów w technologii to nauka o danych i sztuczna inteligencja (AI).

Obie mają ważne konsekwencje dla naszego życia, pracy i komunikacji. Jednak nauka o danych i sztuczna inteligencja również wprowadzają sporo zamieszania, ponieważ terminy te mogą być używane zamiennie lub mogą odnosić się tylko do jednego aspektu większej koncepcji.

Więc sprawdźmy to:

  • Czym jest nauka o danych?
  • Co to jest SEO AI?
  • Z jakimi tematami się one pokrywają?
  • Dowiedz się odpowiedzi na te pytania i nie tylko w tym artykule!

 

Dane są siłą napędową każdej firmy, a uczenie maszynowe to zestaw technik służących do prognozowania, klasyfikacji itp. Na podstawie danych. To naturalna ewolucja do świata Big Data i Analytics. Gdy ktoś zapyta, czym jest nauka o danych? Mówiąc najprościej, jest to wykorzystanie naukowych metod do znajdowania wzorców lub przewidywania, jak zachowają się niektórzy ludzie. Wykorzystuje techniki analityczne, aby uzyskać wgląd we wszystko, od zarządzania zapasami w handlu detalicznym po zrozumienie potencjalnych nowych klientów, aby można było odpowiednio je planować. Dane powinny być używane do uzyskiwania przydatnych do działania danych biznesowych. Naszym głównym celem jest wykorzystywanie danych do zwiększania wartości biznesowej.

 

Nauka o danych i sztuczna inteligencja to wschodzące dziedziny umiejętności.

Są to także dwa najpopularniejsze terminy w dzisiejszym biznesie. Ale co to wszystko oznacza? W tym poście zebraliśmy słowniczek kluczowych terminów związanych z nauką o danych i sztuczną inteligencją, aby pomóc Ci dokładnie wiedzieć, o czym mówisz podczas następnego spotkania biznesowego. Dowiesz się, jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a eksploracją danych, dowiesz się, dlaczego przetwarzanie języka naturalnego jest tak rewolucyjne.

 

Terminy nauki o danych i sztucznej inteligencji, które musisz znać.

Żyjąc w dobie masowo otwartych kursów i innych internetowych zasobów edukacyjnych, znajomość odpowiednich terminów może być trudna. W tym artykule przyjrzymy się niektórym z bardziej powszechnych terminów. Nauka o danych istnieje na przecięciu matematyki, zaawansowanej statystyki, prognozowania, programowania komputerowego i biznesu. Nauka o danych to szerokie pojęcie o wielu zastosowaniach: od pracy z danymi po uczenie maszynowe w każdym sektorze akademickim lub przemysłowym.

 

Uczenie maszynowe to podpole dla sztucznej inteligencji, które koncentruje się na umożliwieniu komputerom wykonywania zadań przy użyciu technik statystycznych, takich jak regresja i klasyfikacja.

Jest tak wiele nowych słów i zwrotów, których musisz się nauczyć, jeśli chcesz zostać naukowcem zajmującym się danymi. Ale to nie musi być trudne! Musisz tylko znaleźć właściwe miejsce - lub miejsca - gdzie te rzeczy żyją. Ten post daje dostęp do całej gamy podstawowych terminów, od sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia, poprzez duże zbiory danych, aż po uczenie się bez nadzoru i nie tylko.

 

Eksploracyjna analiza danych (EDA)

Krytyczny wczesny etap każdego projektu związanego z danymi, EDA obejmuje badanie dostępnych danych i podsumowywanie głównych cech, często przy użyciu wizualizacji. Może zapewnić dodatkowy wgląd w zbiór danych i zaowocować pomysłami i hipotezami do zbadania za pomocą bardziej formalnego modelowania statystycznego. Na przykład agregacja serii miesięcznych pomiarów szeregów czasowych może ujawnić wzorce sezonowe wymagające dalszych badań.

 

Nauka o danych to bardzo gorący temat w świecie analityki i trudny do uniknięcia,

jeśli chcesz być na bieżąco z najnowszymi trendami w tej dziedzinie. Na szczęście istnieje wiele narzędzi i zasobów dla tych, którzy chcą dowiedzieć się więcej o nauce o danych.  

Data Scientist to specjalista, który posiada umiejętności i wiedzę w zakresie analizy danych, aby wykorzystać dane do wglądu. Znajomość statystyki i analizy predykcyjnej, czyli umiejętność przewidywania przyszłych zdarzeń na podstawie przeszłych zdarzeń, jest wykorzystywana w połączeniu z umiejętnościami programistycznymi.

Aby naukowiec zajmujący się danymi odniósł sukces, potrzebuje zrozumienia zarówno analizy jakościowej, jak i ilościowej. Chociaż eksploracja wzorców jest przydatna we wszystkich formach uczenia maszynowego, jest najbardziej przydatna w ustawieniach „bez nadzoru”, kiedy danych nie można w naturalny sposób używać do analiz predykcyjnych.

Często dostarcza samodzielnie analizy biznesowej i może służyć jako odskocznia do wykonywania analiz predykcyjnych.

 

Słowa kluczowe, edytory treści online, pozycjonowanie, alogytmy wyszukiwarek

Jeśli interesuje Cię świat nauki o danych i sztucznej inteligencji, nie ma lepszego czasu niż teraz, aby się zaangażować. Branża rozwija się dynamicznie, ponieważ firmy na całym świecie starają się sprostać zapotrzebowaniu na rozwiązania oparte na danych i procesy wspomagane sztuczną inteligencją. Ale może być trudno pojąć wszystkie pojawiające się nowe technologie, do czego są używane lub jak ze sobą współpracują.

Dlatego stworzyliśmy krótką listę kluczowych terminów, które powinieneś znać, jeśli chcesz być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w tym ciągle rozwijającym się obszarze: Uczenie maszynowe nadzorowane i nienadzorowane Uczenie maszynowe nadzorowane wykorzystuje dane szkoleniowe, które obejmują dane wejściowe i oczekiwane wyniki.

 

Nauka o danych i sztuczna inteligencja to wciąż rozwijająca się dziedzina,

co oznacza, że istnieje pewna terminologia, którą powinieneś znać. Dzięki tym terminom będziesz w stanie lepiej zrozumieć, o co chodzi w sztucznej inteligencji i czy jest to coś, do czego chcesz dążyć. Co to jest AI? Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki skupiona na tworzeniu inteligentnych maszyn, które mogą zachowywać się w sposób, który uważamy za podobny do człowieka.

Oznacza to, że komputery w końcu będą mogły samodzielnie myśleć i podejmować własne decyzje bez udziału człowieka. Algorytmy sztucznej inteligencji: algorytmy uczenia maszynowego są używane do różnych zadań, ale często można je sklasyfikować jako modele dyskryminacyjne lub generatywne.

Polityka Cookie

Nasza strona internetowa używa plików cookies (tzw. ciasteczka) w celach funkcjonalnych. Jeżeli nie akceptujesz plików cookie to wyłącz tą stronę.