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无处不在的智能设备与边缘计算时代的来临
边缘计算正在兴起，您是否已为这种结合分析和驱动力的愿景的曙光做好准备，该愿景结合了AI和网络方面的先进技术来创建功能更强大的本地化系统？边缘计算有望在今年取得重大发展，这些变化将对基础架构，网络和分析产生重要影响，这就是为什么在您要权衡的所有其他优先事项中，您要保持对今年边缘计算发展的关注。2020-11-03 -
机器学习组织成熟度的6个特征
每当您想到商业智能时，请考虑机器学习。这是具有成熟ML环境的企业的外观，在大多数情况下，公司在成熟度级别上的分布始终偏向低端。对于机器学习而言，这没有什么不同，但是对于任何渴望持续成功的组织来说，这都不重要。成功的关键是成为成熟的机器学习操作员。2020-11-03 -
为机器学习准备数据
在将其用于训练ML模型之前，您的数据必须干净且一致。这些步骤可以帮助您以适当的形状获取数据，将数据转化为见解并不是神奇的事情。您必须首先了解您的数据，并使用它来创建驱动操作的报告，如果您的竞争对手使用机器学习和人工智能来自动推动行动，而您却没有，那您将处于不利地位。2020-11-03 -
为您的企业做好机器学习准备的四个步骤
机器学习可以极大地自动化从大数据生成见解的过程，这是入门方法，机器学习（ML）的实现通常会被误解，但是对有助于生成数据派生见解的技术工具和过程的知识至关重要，随着大数据量的增加，使用传统分析方法生成见解变得更加困难，机器学习使此过程实现显着自动化的能力可补充大数据的增长，尤其是在了解机器学习基础设施时。2020-11-02 -
自然语言处理正在帮助企业分析其数据
NLP如何被用来帮助企业分析数据？在我们需要分析语音数据的任何地方都使用NLP（自然语言处理）和NLU（自然语言理解）。这可以包括分析文本格式的单词和句子，还可以测量语音的速率，重叠度以及语音的许多其他属性，例如音调和其他语音提示，这些信息可以使我们了解说话者的情绪和行为。使用NLP的典型行业是联络中心和其他面向客户的企业，这些企业会收集大量语音数据以进行分析。2020-11-02 -
数据分析师利用BI和分析的未来趋势
企业在BI和分析中面临的主要趋势是什么？机器学习，数据素养，数据治理和数据目录如此重要，如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据或分析策略的一部分？为什么？2020-11-02