一份不可多得的数据科学与机器学习Python库

【51CTO.com原创稿件】本文全面地介绍了当前市场上适合于数据科学和机器学习的优秀Python库。

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根据当前技术界的广泛需求,本文将以如下顺序重点介绍,市场上适合于数据科学和机器学习实现的优秀Python软件:

数据科学与机器学习的介绍
为什么要使用Python进行数据科学和机器学习?
用于数据科学和机器学习的Python库

数据科学与机器学习的介绍
众所

大数据和人工智能:3个真实世界的用例

 大数据和人工智能够帮助企业以新的方式改善客户体验。
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(诸如机器学习或自然语言处理等)人工智能技术来解决对人类而言难以负担的问题。

正如Anexinet公司高级数字策略师GlennGruber所述,这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑战而

大数据和人工智能如何协同工作

人工智能和机器学习如何帮助组织从大数据中获得更好的业务见解?需要了解人工智能和大数据分析的下一步发展。

大数据技术并不像几年前那样广受关注,但这并不意味着大数据技术没有得到发展。如果说有什么不同的话,那就是大数据的规模正在变得越来越大。
大数据曾经被认为是一项重大挑战。但是现在,它越来越被视为一种理想状态,尤其是在正在尝试并实施机器学习和其他人工智能学科的组织中。
Anexinet公司高级数

大盘点:8月Github上7个值得关注的数据科学项目

准备好在机器学习之路上再迈出一大步了吗?使用试验性数据集、流行的数据科学库和框架是个好的开始,但如果想在竞争中脱颖而出,必须有所突破,使自己与众不同。
最佳途径就是运用数据科学领域最新技术完成项目。想成为计算机视觉领域的专家吗?那就去学习最先进的目标检测算法。如果希望在自然语言处理(NLP)方面有所建树,那就学习Transformer模型的各种特性和分支。
重点是,要一直有所准备并乐于钻研最

机器学习免费跑分神器:集成各大数据集,连接GitHub就能用

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。
搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。
现在,PaperswithCode (那个以论文搜代码的神器)团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任。
有了它,不用上传代码,只要连接GitHub项目,就有云端GPU帮你跑分;每次提交了新的commit,系统又会自动更

谷歌发布含7种语言的全新数据集:有效提升BERT等多语言模型任务精度高达3倍!

本文转自雷锋网,如需转载请至雷锋网官网申请授权。
近日,谷歌发布了包含7种语言释义对的全新数据集,即:PAWS与PAWS-X。BERT通过该数据集的训练,在释义对问题上的精度实现了约为3倍的提升;其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到85-90%。谷歌希望这些数据集将有助于推动多语言模型的进一步发展,并发布了相关文章介绍了该数据集,雷锋网AI开发者将其整理编译如下。

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词序和句

选择正确人工智能数据存储的6个注意事项

企业如果采用错误的存储人工智能平台可能会产生严重影响,因此需要了解可能影响产品选择和策略的6个注意事项。

人工智能和机器学习将成为帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势的两个最重要的工具。但在采用人工智能数据存储之前,企业必须考虑一系列基于机器学习平台如何获取、处理和保留数据的需求。
首先,企业需要检查机器学习软件使用的数据的生命周期,因为这可以帮助企业了解为人工智能选择存储时应考虑的事项。

人工智能背后的人工力量:机器学习必需数据标注

资料图:市民用手机体验最新产品。殷立勤摄
“目前我国已有庞大的数据加工队伍,仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司,全国从事这项工作的人大概超过千万,很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。”
目前人工智能落地场景不断丰富,智能化应用正改变着我们的生活。而在AI产业高速发展的背后,数据标注师这个新职业的从业人数也正在壮大。数据标注行业流行着一句话,“有多少智能,就有多少

为物联网革命奠定基础:企业如何在为时已晚之前完善数据策略

物联网正迅速成为“万物互联”。Gartner预计到2020年将有200亿个物联网设备。这些下一代设备将开始进入商业世界,并期望为更智能的业务流程提供全面支持。

然而,障碍在于目前还没有物联网技术的通用标准,来让决策者了解如何利用这些复杂设备(以及它们创建的数据)来解决其独特的挑战。此外,许多公司仍然在最基础的层面上努力进行数据分析。随着物联网设备产生新的数据流,如果没有坚实的分析基础,这将会

制定机器学习训练数据策略的6个技巧

人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、解析和学习的能力,以便更精确地完成任务。
汽车、金融、政府、医疗、零售和科技等行业的大部分管理者都已经对ML和AI有了基本的了解。不过,并非每个人都是一个制定训练数据策略的专家——而这往往是实现ML高投