回答:這個問題思考了很久,作為過來人談一談,建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點:數據挖掘目前在中國的尚未流行開,猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科,并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習(相比技術人員學習業務來的更高效)數據挖掘適用于傳統的BI(報表、OLA...
回答:隨著互聯網技術的不斷發展,軟件測試崗位受到了更多的關注,軟件測試崗位的上升空間和薪資待遇也得到了明顯的提升,而且軟件測試人才目前處于比較短缺的狀態。數據庫相關技術一直是軟件技術的重要組成部分,尤其在當下的大數據時代更是如此。因此,學習軟件測試和數據庫技術是不錯的選擇。學習軟件測試和數據庫技術,可以按照以下步驟進行:第一:學習編程語言。今天的軟件測試崗位的技術含量已經比較高了,對于大部分專業的測試人...
回答:大數據的入門學習有多條學習路線,可以根據自身的知識結構進行選擇,并不是所有的學習路線都是從學Linux操作系統開始,然后是Java、Hadoop、Spark等,學習大數據也可以從數據分析開始。對于職場人來說,學習數據分析的工具如何使用,遠比學習Hadoop更加實際。大數據的核心是數據價值化,只要圍繞這個核心所做的一系列數據價值化的操作都是大數據的分內之事,所以大數據學習的出發點比學習內容本身更重要...
回答:謝謝邀請!大數據是我的主要研究方向之一,同時也在帶大數據方向的研究生,所以我來回答一下這個問題。學習大數據首先要根據自身的知識結構選擇學習方向,比如數學和統計學專業的學生可以選擇數據分析方向,而計算機專業的學生可以選擇大數據開發方向,不同的學習方向需要制定不同的學習計劃。雖然不同的學習方向往往需要學習不同的內容,但是對于零基礎的學習者來說,以下三方面基礎知識是都需要學習的:第一:編程語言。不論是選...
...器接口回顧 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估計器流水線 數據科學和人工智能技術筆記 一、向量、矩陣和數組 Sklearn 學習指南 第一章:機器學習 - 溫和的介紹 線性回歸/邏輯回歸/softmax 回歸 AILearning 第5章_邏輯回歸 AILearning 第8...
...到諸多領域。在某些類似生物信息和機器人的領域,由于數據采集和標注費用高昂,構建大規模的標注良好的數據集非常困難,這限制了這些領域的發展。遷移學習放寬了訓練數據必須與測試數據獨立同分布(i.i.d.)的假設,這...
...性理論等多門學科 簡單來說:機器學習可以通過大量的數據或者以往的經驗自動改進計算機程序/算法。 生成完模型f(x)之后,我們將樣例數據丟進模型里邊,就可以輸出結果: 我們說機器學習可以自我學習,是因為我們會將...
...知的編程語言,具有一定基礎,討論在面試中可能出現的數據結構問題,一起學習重溫經典數據結構 任務路線:數組->鏈表->棧->隊列->遞歸->排序->二分查找->哈希表->字符串->二叉樹->堆->圖->回溯->分治->動態規劃 組隊學習周期:...
...和商業發展迅速擴大的領域。 ? 此外,據埃文斯數據公司最近的調查顯示,650萬技術開發人員正在使用某種形式的人工智能或機器學習,另有580萬開發人員計劃在六個月內開始使用人工智能或機器學習。鑒于全球有超過22...
...為企業和商業發展迅速擴大的領域。?此外,據埃文斯數據公司最近的調查顯示,650萬技術開發人員正在使用某種形式的人工智能或機器學習,另有580萬開發人員計劃在六個月內開始使用人工智能或機器學習。鑒于全球有超過2...
...情況下,這種方法通常既可行又經濟有效。隨著可獲取的數據在逐步增多,越來越多更加復雜的問題可以用機器學習來解決。事實上,機器學習已經被廣泛的運用到計算機以及一些其他領域。然而,開發出成功的機器學習應用需...
...-不管大家明不明白它們的不同! 不管你是否積極緊貼數據分析,你都應該聽說過它們。 正好展示給你要關注它們的點,這里是它們關鍵詞的google指數: 如果你一直想知道機器學習和深度學習的不同,那么繼續讀下去...
...策樹算法,比如 XGBoost沒有成為頭條,卻在很多Kaggle表格數據競賽中默默地擊敗了深度學習。媒體暗示AlphaGo的成功全部歸于深度學習,但實際上它是蒙特卡洛樹搜索+深度學習,這表明深度學習單槍匹馬很難取勝。很多強化學習...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...