最新动态NEWS
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了解和信任模型及其结果是良好科学的标志
分析师，工程师，医师，研究人员，科学家和人类一般都需要理解和信任影响我们工作和生活的模型和建模结果。几十年来，选择对从业者或消费者透明的模型通常意味着选择简单的数据源和简单的模型形式，例如线性模型，单一决策树或业务规则系统。尽管这些更简单的方法通常是正确的选择，并且直到今天仍然存在，但是当潜在的模型化现象是非线性的，稀有的或微弱的，或者对某些人高度特定时，它们可能会在现实世界中失败。2020-05-15 -
简化和加快对话式数字助理的部署时间
几年前，随着虚拟助手和各种机器人的出现，许多组织蜂拥而至，认为这将解决他们的规模问题并降低成本但这被证明是错误的，为了使这些机器人成功，需要具备不仅可以帮助建立，维持和监控结果的功能，还可以提出改进建议。2020-05-15 -
以小的精度压缩神经网络
大多数数据科学家很快意识到，深度学习模型在笨拙的情况下无法在较小的设备上运行是笨拙的，并且通常是不切实际的，他们确定了一种压缩神经网络的新技术，其准确性损失小。2020-05-14 -
由于无法正确访问数据近三分之二的分析项目受到威胁
由于正确数据的访问缓慢或访问不畅，导致57％的组织受苦，导致无法访问实时分析和不准确的商业智能（BI）。近发布的调查的全部结果突显了组织如何利用数据做出更明智，更有效的业务决策。2020-05-14 -
人工智能机器学习和深度学习这是一种交互式的可视化工具
用于与AI，机器学习和深度学习有关的引人入胜的主题（包括统计学，数学和计算机科学）深度学习的巨大成功激发了许多从业者和学生学习这项令人兴奋的技术。但是，由于理解和应用深度学习的复杂性，初学者通常要迈出步就具有挑战性。2020-05-14 -
疫情之后的经济趋势与企业大数据应用
CPDA特邀有着10余年资深数据分析职场导师经验的王兴海老师，于5月15日（本周五）晚19：00，针对疫情影响下的企业现状，结合对新经济发展指标的跟踪解读，分行业、分区域地用大数据思维为大家呈现一场生动的线上沙龙活动。2020-05-13