IBM 在大数据领域的野心昭然若揭。据国外媒体报道，近日，该公司推出了一项基于人工智能大数据平台的一站式分析服务，Project DataWorks 。IBM 表示，这将是第一个整合所有类型数据，并利用 AI 进行分析的大数据平台。目前，Project DataWorks 已经在 IBM 的云平台 Bluemix 上使用。该平台旨在促进各类对不同数据的处理有所需要的团队之间的合作。与其
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2023-08-17 21:48:28
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一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目)，可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码，
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2023-10-07 21:16:13
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在上面的代码中，iloc后的方括号中逗号之前的部分表示要获取行的位置，只输入一个冒号，不输入任何数值表示获取所有的行；逗号之后的方括号表示要获取的列的位置，列德位置同样是也是从0开始计数。我们把这种通过传入具体位置来选择数据的方式称为位置索引。2、选择连续的某几列(1)Excel实现在Excel中，要选择连续的几列时，直接用鼠标选中这几列即可操作。当然了，你也可以先选择一列，然后按住Ctrl键再去
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2023-12-11 18:12:12
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前言一. 重要的Python库考虑到那些还不太了解Python科学计算生态系统和库的读者，下面我先对各个库做 一个简单的介绍。NumPy NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。本书大 部分内容都基于NumPy以及构建于其上的库。它提供了以下功能（不限于此）：快速高效的多维数组对象ndarray。用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函
近日，全球领先的专业市场调查机构IDC，分析了企业在人工智能应用开发的建设现状及在数据服务方面的挑战和需求，并发布调研报告称：澳鹏Appen作为一家全球领先的AI训练数据服务提供商，在中国市场提供覆盖AI全生命周期的数据解决方案，具备独特优势。IDC观点►中国AI市场快速发展，各行业AI落地的渗透率在逐步提高。►企业采用AI的过程中，存在隐私问题和数据缺乏等挑战，对数据服务的需求正在发生巨大变化。
目录1. 机器学习算法1.1. 线性回归模型1.1.1. 多元线性回归1.1.2. 多项式回归1.1.3. 岭回归（Ridge Regression）1.1.4. LESSO1.2. 逻辑回归1.3. KNN1.4. 决策树, Decision Tree1.5. 集成学习1.5.1. Bagging1.5.2. 随机森林1.5.3. boosting（Adaptive Boosting，自适应增强
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2023-10-03 20:11:35
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一、为什么使用python进行数据分析在众多解释型语言中，python的最大特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算（scientific computing）社区，python可以轻松集成C、C++、Fortran代码，所以经常被称为“胶水语言”。python的热度提升与人工智能的发展分不开，AI深度学习本身的特点决定了其不适合静态变异性语言，而python被选做AI技术框架的基础语言，更多源于pyt
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2023-09-17 12:48:35
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2022年数据与分析有哪些新趋势？今年数据和分析主要趋势：1.激活多样性和活力使用自适应AI系统推动增长和创新同时应对全球市场的波动； 2.增强人员能力和决策以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析； 3.将信任制度化以大规模地实现数据和分析的价值。管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理。现在应该根据关键数据和分析技术趋势对于业务优先事项的紧迫性和匹配性来监测、
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2024-01-11 13:38:43
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在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习以及深度学习的内容，其实这两门技术都是为人工智能服务的，现在人工智能是一个十分火爆的名词，很多人都在关注人工智能，那么什么是人工智能呢？人工智能的知识都有哪些？下面我们就给大家介绍一下。我们听到的AI其实就是人工智能，人工智能称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也
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2024-01-14 13:15:37
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随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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AI视频智能分析技术与应用（一）AI视频智能分析技术与应用（二）AI视频智能分析技术与应用（三）一、什么是AI视频智能分析？视频智能分析已渗透到生活生产中的方方面面。从生活中的刷脸支付、停车场的车牌识别、工厂园区的烟火识别、工地的工装安全帽识别到车间零部件智能检测，视频智能分析无处不在。简单来说，AI视频智能分析是通过人工智能技术处理和分析视频数据的方法。 图1. AI视频智能分析
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2023-11-17 16:59:49
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故事背景：openai公开了api调用接口，北大前几天出了一款chatexcel工具。这两件事本来没什么关系，但是工程师就是这样没事总要给自己找点事干。在一个技术群里跟人吹牛说如果openai开放api我也可以做一个chatexcel，甚至比他们做的更加好。1.要做到自然语言接需求2.可以精准的理解用户需求3.可以给出准确分析结果4.需要给出可视化的呈现报告5.如果可以最好能做成ppt呈现好了然后
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2023-10-13 23:22:15
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作者 / Jason Jung翻译整理 / 九三山人前言随着数据科学行业自2013年以来的爆炸式流行，该行业一直在广泛发展，但也在慢慢地向更具体的角色靠拢。这不可避免地导致了在其成长过程中工作功能的混淆和不一致。例如，似乎有许多完全相同的角色和不同的头衔，或者相同的头衔和不同的角色:分析数据科学家，机器学习数据科学家，数据科学工程师，数据分析师/科学家，机器学习工程师，应用科学家，机器学
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2024-02-01 20:41:30
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DC预测，2020年全球将拥有35ZB数据量。随着人工智能的发展，人工智能多模态、非结构化数据量愈发庞大，数据种类逐步复杂化，多模数据组合标注等需求进一步显现出来。数据的获取方式从企业AI数据需求角度出发，获取数据的形式主要为自行生产和委托数据服务企业两种形式。在数据服务行业中，一般也通过自制、众包、外包三种模式完成数据处理业务，这三种模式优劣势也非常明显。自制：优势：标准唯一数据质量高；人员专业
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2024-01-25 22:07:54
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C4.5 data mining algorithmC4.5以决策树的形式构造分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组表示已经分类的事物的数据。是数据挖掘中的一种工具，它使用一组数据表示我们要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。·案例：假设一个数据集包含一群病人。我们了解每个病人的各种情况，如年龄、脉搏、血压、最大摄氧量、家族史等。这些被称为属性。然后根据其特性把得癌症和不得癌症的进行分类；
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2023-12-08 10:56:45
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现在人工智能的发展可谓是如火如荼，从而引起了很多人学习人工智能的兴趣。我们在学习人工智能的时候，会接触到算法和数据，而人工智能是由很多算法组成的，因此大家都认为在人工智能学习中算法是比数据重要的，但是事实是这样的吗？在这篇文章中我们就给大家解答一下这个问题。很多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他
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2024-06-10 08:47:24
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数据挖掘、机器学习和深度学习等是Python进行数据建模和挖掘学习的核心模块。 1. Scikit-Learn 类型：第三方库 描述：scikit-learn（也称SKlearn）是一个基于Python的机器学习综合库，内置监督式学习和非监督式学习机器学习方法，包括各种回归、聚类、分类、流式学习、异常检测、神经网络、集成方法等主流算法类别，同时支持预置数据集、数据预处理、模型选择和评估等方法，是一
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2024-01-21 12:41:35
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"前面我们讨论了关于船舶AIS的压缩(这里主要指船舶的轨迹)，压缩方法其中包括：基于时间比率的算法、基于时间-速度-航向的算法和基于改进的DP算法。"在本次博客中，我们对船舶轨迹的修复方法做一个总结。由于船舶在航行的过程中会受到各种异常问题的影响，如 “AIS的位置传感器导致的异常、AIS信号传输过程导致的轨迹异常和AIS网络通信阻塞导致的轨迹异常等” ，进而导致船舶轨迹点不连续。现有的船舶轨迹修
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2023-11-23 13:01:46
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随着AI技术创新应用不断大规模落地，带动了大数据智能市场的蓬勃发展。据艾瑞咨询统计测算，2021年大数据智能市场规模约为553亿元。 企业可以AI应用数据需求为核心，不断提升AI应用的规模化落地效果。数据作为人工智能技术实践的基石，是人工智能迭代创新的核心要素之一，随着AI产业的发展，人工智能产业对训练数据的拓展性需求和前瞻性需求不断增长，促使行业内对训练数据需求类型不断增加以及对服务标准要求逐步
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2024-08-26 10:19:01
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面向2020年，数据分析师们最纠结的五个问题：问题一：数据分析会不会被人工智能取代？答：不会！首先，看到提“人工智能”四个字的所有标题，大家都能认为是引发焦虑的伪问题。真正懂行的都说：算法、机器学习，或者干脆直插CV，NLP，推荐等某个具体领域。其次，这俩玩意根本就是两件事。算法的发展不仅不会取代数据分析，反而会让数据分析更轻松。为啥？ 因为本质上，算法对抗的是低效率。通过人工标注-模型训练-预
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2023-12-04 20:06:21
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