Die Stellenausschreibungen für Data-Science-Berater haben seit 2013 um sagenhafte 256 % zugenommen . Warum? Der Bedarf an Datenerfassung und -verarbeitung besteht überall.
Einige Möglichkeiten, wie wir kausale Effekte mithilfe von maschinellem Lernen , Statistik und Ökonometrie modellieren können, von einem religiösen Text aus dem sechsten Jahrhundert bis hin zum kausalen maschinellen Lernen des Jahres 2021, einschließlich der kausalen Verarbeitung natürlicher Sprache .
Named Entity Recognition (NER) ist die Aufgabe, Eigennamen und Wörter einer speziellen Klasse in einem Dokument zu erkennen, wie etwa Produktnamen, Orte, Personen oder Krankheiten .
Data Science beginnt in einer Organisation mit drei separaten Unterteams: dem Data-Science-Team, dem Data-Engineering-Team und dem Data-Operations-Team. Wenn Sie ein kleines bis mittelgroßes Unternehmen haben, das seit mehreren Jahren erfolgreich ist, sich aber noch nicht in die Welt der Datenwissenschaft gewagt hat, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie eine Datenwissenschaftsinitiative in Ihrem Unternehmen starten können.
Bedeutet der Schutz sensibler Daten, dass Sie auch bei der Leistung Ihres Machine-Learning -Modells Kompromisse eingehen müssen? Wenn Sie an einer Universität maschinelles Lernen studieren oder einen Onlinekurs belegen, arbeiten Sie normalerweise mit einer Reihe öffentlich verfügbarer Datensätze wie dem Titanic-Datensatz , dem Fisher- Iris-Blumen-Datensatz oder dem Labelled Faces in the Wild- Datensatz.
Wie NLP- Dokumentähnlichkeitsalgorithmen verwendet werden können, um ähnliche Dokumente zu finden und Dokument-Empfehlungssysteme zu erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie lesen ein Dokument und möchten herausfinden, welche anderen Dokumente in einer Datenbank diesem Dokument am ähnlichsten sind.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert verschiedene Aspekte der wissenschaftlichen Forschung. Auswirkungen der KI auf die Wissenschaft: KI hinterlässt ihre Spuren in jeder Phase wissenschaftlicher Entdeckungen, von der Formulierung von Hypothesen über die Analyse von Daten bis hin zum Verfassen von Forschungsarbeiten.
Wie können natürliche Sprachverarbeitung und Datenwissenschaft gemeinnützigen Organisationen (Wohltätigkeitsorganisationen) wie der White Ribbon Alliance helfen, Umfragedaten zu analysieren und mit der Welt zu teilen?
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Wird KI Arbeitsplätze vernichten? Wie viele Arbeitsplätze werden durch KI verloren gehen? Welche Arbeitsplätze wird KI schaffen? Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums wird die Automatisierung bis zum Jahr 2022 75 Millionen Arbeitsplätze vernichten, aber auch weltweit 133 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen.
Was sind die wichtigsten Phasen eines Data-Science-Projekts? Ein Rezept für einen erfolgreichen Data-Science-Projektablauf. Die naive Sicht auf die Phasen eines Data-Science-Projekts Bei der Planung eines Data Science-Projekts ist es leicht, sich das Ganze als eine einfache Übung vorzustellen, bei der ein wenig Datenbereinigung, einige Data Science-Arbeiten und eine Bereitstellungsphase am Ende des Projekts durchgeführt werden.
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