如何为机器学习获取有效数据 处理小数据的7个技巧值得一看

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我们经常会听到,大数据是建立成功的机器学习项目的关键。
一个主要的问题是:许多组织没有你需要的数据。
在没有基本的、必要的、未经处理数据的情况下,我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢?在资源匮乏的情况下,我们应如何有效地获取并用数据创造价值?
在我工作的地方,我们会为客户建立许多函数原型。为此,小数据对我大有帮助。在这篇文章中我会分

做机器学习项目数据不够?这里有5个不错的解决办法

许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念,但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时,就会慢慢变得十分沮丧……不过,这个问题的解决方案还是有的。本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办法。
数据稀缺的问题非常重要,因为数据是任何AI项目的核心,数据集的大小往往是影响项目表现优劣的一个重要因素。大多数情况下,与数据相关的问题,往往都是无法做出优秀人工智能项目的主要原因。

大数据与机器学习将如何改变全球能源行业?

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系,能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式,同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此,世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能,视为首要关注重点。
就能源行业来说,诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术,且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年,

16个用于数据科学和机器学习的顶级平台

调研机构Gartner公司将数据科学和机器学习平台定义为“具有凝聚力的软件应用程序,它提供了创建多种数据科学解决方案以及将这些解决方案合并到业务流程、周围基础设施和产品中所必需的基本构建块的混合体。”

这样的平台支持数据科学家在整个数据和分析管道中执行任务。这些任务包括与数据访问和接收、数据准备、交互式探索和可视化、功能工程、高级建模、测试、培训、部署和性能工程相关的任务。考虑到这一点,Ga

Flask探索:存储数据

大部分 Flask 应用程序会在某一时刻处理存储数据。存在许多不同的方式来存储数据。寻找最好的一种方式完全取决于你要存储的数据。如果你存储关系型数据(例如,一个用户有多篇文章,每篇文章都有一个作者等等),一个关系型数据库可能是一种合适的方式。其它类型的数据可能适合 NoSQL 数据存储,像 MongoDB。我将不会告诉你们该如何为你的应用程序选择数据库引擎。有些人会告诉你 NoSQL 是唯一的选择

零基础学Python:处理股票数据

这段时间某国股市很火爆,不少砖家在分析股市火爆的各种原因,更有不少人看到别人挣钱眼红了,点钞票杀入股市。不过,我还是很淡定的,因为没钱,所以不用担心任何股市风险临到。但是,为了体现本人也是与时俱进的,就以股票数据为例子,来简要说明pandas和其它模块在处理数据上的应用。下载yahoo上的数据或许你稀奇,为什么要下载yahoo上的股票数据呢?国内网站上不是也有吗?是有。但是,那时某国内的。我喜欢y

零基础学Python:将数据存入文件

在《文件(1)》和《文件(2)》中,已经学习了如何读写文件。如果在程序中,有数据要保存到磁盘中,放到某个文件中是一种不错的方法。但是,如果像以前那样存,未免有点凌乱,并且没有什么良好的存储格式,导致数据以后被读出来的时候遇到麻烦,特别是不能让另外的使用者很好地理解。不要忘记了,编程是一个合作的活。还有,存储的数据不一定都是类似字符串、整数那种基础类型的。总而言之,需要将要存储的对象格式化(或者叫做

数据集查找神器!100个大型机器学习数据集都汇总在这了

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想自己构建机器学习模型,没想到首先就卡在了第一步。
网上各种数据集鱼龙混杂,质量也参差不齐,简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集,还要挨个跑到各数据集的网站,两个字:麻烦。
如何才能高效找到机器学习领域规模最大、质量最高的数据集?
为了响应广大网友的呼声,网友u/UpdraftDev将全网最大的机器学习数据集整理汇集

Gartner报告:正处于数据科学与机器学习工具 “大爆炸”的时代

Gartner表示,目前用于数据科学的工具正在迅速发生变化。该公司在其最新的数据科学和机器学习平台的报告中称,我们正处于“大爆炸”中。
 

日前,Gartner发布了2019年版面向数据科学与机器学习工具的魔力象限。Gartner的魔力象限是在某一特定时间内对市场情况进行的图形化描述,根据Gartner的定义,它描述了Gartner依据标准对该市场内的厂商所进行的分析。Datanami的Al