Q&A问答Q&A

• 怎样解决自动化机器学习中的偏见和可解释性？

  自动化机器学习可能会引入两个关键问题，幸运的是，供应商正在引入工具来解决这两个问题，自动化机器学习的使用有望帮助数据科学家和业务分析人员（甚至企业用户）自动化机器学习模型的构建，因此在未来几年中，由于这些工具简化了模型的构建，因此采用自动化机器学习的人数预计会有所增加，例如在某些工具中，用户所需要做的就是指定感兴趣的结果或目标变量以及被认为具有预测性的属性，自动化机器学习平台选择了模型。

  2020-10-28

• 大流行期间自动化如何影响工作？

  无论自动化对未来的工作有什么影响，看看COVID-19大流行期间它现在所产生的影响都是有益的，在当今不确定的经济环境中，有人认为公司将加快自动化的实施，以应对大流行的挑战。 乔治亚州立大学的研究预测了这一趋势。

  2020-10-28

• 借助无监督的学习算法让计算机可以开始执行相同的操作吗？

  如何使用机器学习和AI来减少排放，描绘过去并研究DNA，计算机在称为群集的无监督学习过程中每天执行的操作，通过此过程，结果通常是相同的，首先像星座一样，这些过程识别具有意义的数据分组。这些组可能代表具有相似人口统计特征，具有相似特征的订单或同质网络流量的客户。

  2020-10-27

• 我们在现实世界中如何将预测分析付诸实践？

  预测分析不必是神秘的，这是您需要了解的基本知识，随着几乎所有行业的公司都在使用AI技术来提高自身利润，AI革命正在如火如荼地进行，并且在未来几年中，预计将有更多的组织投资于AI，非技术团队可以将诸如预测分析之类的技术视为“火箭科学”，从而把钱留在桌上，尽管进行了大量投资，但许多AI计划还是失败了，到目前为止，接受调查的10家公司中有7家报告对AI的影响很小或没有， 人工智能很难理解，甚至难以实施。

  2020-10-27

• 现代化数据团队及其实践是什么？

  在现代化数据管理工具和平台以跟上不断发展的业务需求的同时，请花一些时间来现代化数据团队，“现代”对于业务和IT都非常重要，由于流行病，经济波动，不断发展的政治领导以及社会规范的新方向，变化在我们生活的许多领域都十分普遍，为了适应变化并利用变化来获取业务优势，许多企业正在对其业务模型，运营，流程，客户关系和战略计划进行现代化改造，因此从IT基础架构和运营应用程序到尖端的数据管理和分析，IT的各个方面也在实现现代化。

  2020-10-26

• 我们将探讨深度学习是什么以及它提供的好处

  简而言之，您如何向不熟悉该技术的人描述深度学习？如何使用？深度学习是指大致模拟大脑中生物神经元进行操作和交互的方式的软件。神经网络是在1950年代发明的，但是直到近十年才构建了具有许多神经元层的复杂网络。“深层”一词指的是这些网络具有许多层人工神经元（某些情况下超过100个）。

  2020-10-26