Learn more about 数据科学 - Section 4

发掘数据科学的数据潜力，实现数据驱动的艺术和科学

复古数据科学：测试 YOLO 的第一个版本

数据科学的世界在不断变化通常情况下，我们看不到这些变化，只因为它们变化得很缓慢，但是过了一段时间，回头看就很容易发现...

麻省理工学院柱状人工智能集体宣布首批种子资助获得者

六个从事人工智能、数据科学和机器学习研究的团队获得了资金支持，以开展具有潜在商业应用价值的项目

利用人工智能加速光通信

通信效率有助于将光子学应用于人工智能

在生成式人工智能时代，数据科学家是否仍然需要？

ChatGPT的兴起

要真正学习一门新主题，需要花时间

在一个将速度视为（几乎）一切的文化中，“快速行动并打破一切”是一种很好的提醒，让我们意识到有时放慢脚步才是最有效的捷径...

数据分析员职位描述长什么样？

介绍 全球数据分析市场预计到2026年将以28.9％的复合年增长率达到132,903万美元。虽然数据已成为全球企业的强大动力，但作为...

机器学习为压力检测揭示了洞见

介绍 压力是身体和心理对具有挑战性或要求的情况的自然反应。它是身体对外部压力或内部思维和感觉反应的方式。压力可能由多种...

利用GPBoost进行混合效应机器学习，处理分组和区域空间计量数据

混合效应机器学习与GPBoost用于分组和区域空间计量数据 - 使用欧洲GDP数据进行演示

META的Hiera：减少复杂性以提高准确性

卷积网络在计算机视觉领域占据主导地位已经超过二十年随着transformers的出现，人们认为它们会被抛弃然而，许多从业者...

现代数据工程与MAGE：赋能高效数据处理

介绍 在今天的数据驱动世界中，各行各业的组织都在处理海量数据、复杂管道和高效数据处理的需求。传统的数据工程解决方案，如...

人工智能帮助显示大脑液体的流动

一组科学家创建了基于人工智能的速度测量方法，以量化人脑中脑血管周围液体的流动

结构方程建模中的多组分析

多组分析（MGA）是一种统计技术，它允许研究人员通过结构规范来调查亚群差异，或人口统计学分段差异

说一次就好了！重复的话不会帮助人工智能

大型语言模型（LLMs）已经展示了它们的能力，并席卷了世界现在每个大公司都有一个带有花哨名称的模型但是，在引擎盖下，它们...

5个数据建模不良的迹象

随着云技术的扩展和过去十年中廉价存储成本的降低，许多组织积累了比以前想象中更大量的数据按使用量付费...

使用ggvanced包在R中绘制蜘蛛图和平行坐标图

一个用于在 ggplot2 包的基础上生成高级多变量数据可视化的包，例如蜘蛛图和平行坐标图

预测星巴克奖励计划的成功

这个项目的重点是识别有效吸引星巴克现有客户并吸引新客户参与的奖励计划星巴克是一家数据驱动型公司，致力于获取...

线性回归与梯度下降

线性回归是机器学习中存在的基本算法之一了解其内部工作流程有助于掌握数据科学中其他算法的主要概念...

无监督学习系列：探索层次聚类

在我上一篇无监督学习系列的文章中，我们探讨了最著名的聚类方法之一——K均值聚类在这篇文章中，我们将讨论另一种方法的背后…

三星拥抱人工智能和大数据，彻底改革芯片制造过程

Samsung Electronics Co.，全球领先的存储芯片制造商，计划使用尖端的人工智能 (AI) 和大数据技术来革新其芯片制造过程。此举...

SARIMA 模型用于货币汇率预测

介绍 汇率预测是指预测一种货币相对于另一种货币的价值未来变化的实践。货币预测可以帮助人们、企业和金融机构做出明智的金融...