Μέσω την σκέψη στον κώδικα Ένα πηγαίνω μπρος-πίσω επιστήμης γνώσης για επαγγελματίες

Ι. Επιστήμη Πληροφοριών

II. Μηχανική Ανακάλυψη

III. Βαθιά Ανακάλυψη

IV. Μεγάλα Γνώση

V. Predictive Analytics

VI. Οπτικοποίηση γνώσης

VII. Εξοπλισμός για την Επιστήμη των Πληροφοριών

VIII. Προγράμματα Επιστήμης Πληροφοριών

IX. Πλεονεκτήματα της Επιστήμης Πληροφοριών

Βασικές Ερωτήσεις

Υλικό	Επιλογές
Επιστήμη Πληροφοριών	* Επιλογή γνώσης * Καθαρισμός γνώσης * Έρευνα γνώσης * Μοντελοποίηση γνώσης * Οπτικοποίηση γνώσης
Μηχανική Ανακάλυψη	* Εποπτευόμενη μελέτη *Ανακάλυψη με έξω επίβλεψη * Ενισχυτική μελέτη
Μεγάλα Γνώση	* Ποσότητα * Αριθμός * Ρυθμός * Πραγματικότητα
Τεχνητή νοημοσύνη	* Μηχανική μελέτη * Τροποποίηση φυσικής γλώσσας * Υπολογιστική οπτικό πεδίο * Ρομποτική
Στατιστική	* Περιγραφικά στατιστικά εξαρτήματα * Συμπερασματικά στατιστικά * Δοκιμή υποθέσεων * Έρευνα παλινδρόμησης

II. Μηχανική Ανακάλυψη

Η μηχανική μελέτη αυτό είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει στους συστήματα υπολογιστών τη επιλογή παραδεχτείτε μαθαίνουν με έξω παραδεχτείτε είναι μίλια ρητά προγραμματισμένοι. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορεί να είναι σε θέση να μαθαίνουν μέσω πληροφορία, παραδεχτείτε αναγνωρίζουν μοτίβα και παραδεχτείτε κάνουν προβλέψεις. Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται σε μια όλα τα είδη εφαρμογών, παρόμοιο με:

* Τροποποίηση φυσικής γλώσσας
* Υπολογιστική οπτικό πεδίο
* Εντοπισμός ομιλίας
* Ρομποτική
* Φάρμακα πρόγνωση
* Χρηματοοικονομικές αγορά και πώληση
* Υποστήριξη πελατών

Η μηχανική μελέτη είναι μίλια ένας βιαστικά αναδυόμενος περιοχή και νέες προγράμματα αναπτύσσονται σταθερά. Καθώς οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν αποκτήσει πιο ισχυροί, μπορείς παίζουν όλο και πιο κρίσιμο ρόλο στη ύπαρξη μας.

III. Βαθιά Ανακάλυψη

Η βαθιά μελέτη αυτό είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για παραδεχτείτε μάθει αναπαραστάσεις γνώσης. Τα μόδες βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούνται συνεχώς για καθήκοντα παρόμοιο με η είδος εικόνων, η τροποποίηση φυσικής γλώσσας και η δημοτικότητα ομιλίας.

Τα μόδες βαθιάς μάθησης στις περισσότερες περιπτώσεις εκπαιδεύονται προκάλεσε μεγάλα μονάδες γνώσης και είναι σε θέση να παραδεχτείτε επιτύχουν αποτελέσματα υπερσύγχρονο προκάλεσε μια μεγάλη γκάμα εργασιών. Εναλλακτικά, τα μόδες βαθιάς μάθησης μπορείτε επίσης παραδεχτείτε είναι μίλια πολύπλοκα και δύσκολα θυμίζει προπόνηση και πρόκειται να παραδεχτείτε είναι μίλια επιρρεπή προκάλεσε υπερβολική προσαρμογή.

Η βαθιά μελέτη αυτό είναι ένα βιαστικά αναπτυσσόμενο κουτί και χρησιμοποιείται σε όλα τα είδη εφαρμογών. Μερικές μέσω τις πιο κοινές προγράμματα της βαθιάς μάθησης περιέχουν:

• Είδος εικόνων
• Τροποποίηση φυσικής γλώσσας
• Εντοπισμός ομιλίας
• Μηχανική μετάφραση
• Φάρμακα πρόγνωση
• Χρηματοοικονομικές αγορά και πώληση

Η βαθιά μελέτη αυτό είναι ένα σταθερό λογισμικό που έχει σημαντικό αντίκτυπο προκάλεσε μια όλα τα είδη βιομηχανιών. Καθώς τα μόδες βαθιάς μάθησης συνεχίζουν παραδεχτείτε βελτιώνονται, θα μπορέσουμε παραδεχτείτε περιμένουμε παραδεχτείτε δούμε ακόμη περισσότερες προγράμματα αυτής της τεχνολογίας κάποια μέρα.

IV. Predictive Analytics

Η προγνωστική έρευνα είναι μίλια η ιππασία γνώσης για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Είναι μίλια ένας κλάδος της επιστήμης γνώσης που χρησιμοποιεί στατιστικές τρόποι για τον εντοπισμό προτύπων στα πληροφορία και λόγω αυτού του γεγονότος χρησιμοποιεί εκείνα οι παράγοντες για παραδεχτείτε κάνει προβλέψεις για μελλοντικά λεπτομέρειες. Τα predictive analytics χρησιμοποιούνται προκάλεσε μια όλα τα είδη βιομηχανιών, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των νομισματικών και του προώθησης.

Υπάρχουν πολλές διάφορες τρόποι που είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για προγνωστικές αναλύσεις, παρόμοιο με:

• Έρευνα παλινδρόμησης
• Είδος
• Ομαδοποίηση
• Έρευνα χρονοσειρών

Κάθε μία μέσω αυτές τις τρόποι έχει τα δικά της δυνατά και αδύνατα ζητήματα και η καλύτερη προσέγγιση για μια κατηγορική παρατήρηση μπορείς εξαρτηθεί μέσω τα διαθέσιμα πληροφορία και τους στόχους της έρευνας.

Η προγνωστική έρευνα πρόκειται να παραδεχτείτε αυτό είναι ένα σταθερό λογισμικό για τις βιομηχανία, καθώς πρόκειται να παραδεχτείτε τις βοηθήσει παραδεχτείτε λάβουν καλύτερες επιλογές για το μακροπρόθεσμο. Ως παράδειγμα, ένας μεσίτης λιανικής πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιήσει προγνωστικά αναλυτικά εξαρτήματα για παραδεχτείτε εντοπίσει καταναλωτές που μπορεί να είναι να φανταστείς παραδεχτείτε εκτιναχθούν και λόγω αυτού του γεγονότος παραδεχτείτε λάβει μέτρα για παραδεχτείτε διατηρήσει αυτούς τους καταναλωτές. Μια χρηματοπιστωτικό ίδρυμα πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιήσει προγνωστικά αναλυτικά εξαρτήματα για παραδεχτείτε εντοπίσει καταναλωτές που κινδυνεύουν παραδεχτείτε αθετήσουν τα δάνειά τους και λόγω αυτού του γεγονότος παραδεχτείτε λάβει μέτρα για τον μετριασμό αυτού του κινδύνου.

Η προγνωστική έρευνα εξακολουθεί παραδεχτείτε είναι μίλια ένας ελαφρώς νεότερος περιοχή, ωστόσο η σημασία του θα αυξηθεί ραγδαία. Καθώς όλο και σε οποιονδήποτε περαιτέρω βαθμό πληροφορία έχουν αποκτήσει διαθέσιμα, οι εταιρείες στρέφονται ένας αυξανόμενος αριθμός προκάλεσε προγνωστικά αναλυτικά εξαρτήματα για παραδεχτείτε αποκτήσουν γνώσεις για το μακροπρόθεσμο.

V. Predictive Analytics

Η προγνωστική έρευνα είναι μίλια η ιππασία γνώσης για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων. Είναι μίλια ένας κλάδος της επιστήμης γνώσης που χρησιμοποιεί στατιστικές τρόποι για τον εντοπισμό προτύπων στα πληροφορία και λόγω αυτού του γεγονότος χρησιμοποιεί εκείνα οι παράγοντες για παραδεχτείτε κάνει προβλέψεις σε σχέση με τα μελλοντικά αποτελέσματα. Τα predictive analytics είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν προκάλεσε μια μεγάλη γκάμα επιχειρηματικών εφαρμογών, παρόμοιο με:

• Ανίχνευση απάτης
• Πρόβλεψη απόκλισης πελατών
• Προτάσεις αγαθών
• Εκτίμηση κινδύνου
• Βελτιστοποίηση εφοδιαστικής αλυσίδας

Τα predictive analytics αυτό είναι ένα σταθερό λογισμικό που πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει τις βιομηχανία παραδεχτείτε λάβουν καλύτερες επιλογές και παραδεχτείτε βελτιώσουν το τελικό αποτέλεσμα τους. Η χρήση του προγνωστικά αναλυτικά εξαρτήματα, οι εταιρείες είναι σε θέση να παραδεχτείτε εντοπίσουν πιθανούς κινδύνους και εναλλακτικές λύσεις και παραδεχτείτε λάβουν πιο ενημερωμένες επιλογές σε σχέση με τον τρόπο κατανομής των πόρων τους.

VI. Οπτικοποίηση γνώσης

Η οπτικοποίηση γνώσης είναι μίλια η μέθοδος μετατροπής γνώσης προκάλεσε οπτική εικονογράφηση που πρόκειται να παραδεχτείτε γίνει απλά κατανοητή μέσω τον άνθρωπο. Αυτό πρόκειται να παραδεχτείτε γίνει με μια μεγάλη γκάμα μεθόδων, παρόμοιο με γραφήματα, γραφήματα και χάρτες. Η οπτικοποίηση γνώσης συνηθίζω για την συζήτηση δεδομένων με τρόπο σαφή και συνοπτικό. Θα παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό τάσεων, προτύπων και ακραίων στοιχείων στα πληροφορία και για παραδεχτείτε κάνει προβλέψεις για μελλοντικά λεπτομέρειες.

Η οπτικοποίηση γνώσης αυτό είναι ένα σταθερό λογισμικό που πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για τη κάνοντας βελτιώσεις στη της λήψης επιλογών. Κάνοντας οι πληροφορίες πιο οικονομικά αποδοτικό και πιο κατανοητά, η οπτικοποίηση γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει τις βιομηχανία παραδεχτείτε λάβουν καλύτερες επιλογές σε σχέση με τα αγαθά, τις προϊόντα και υπηρεσίες και τις καμπάνιες προώθησης.

Υπάρχουν πολλά με διαφορετικό τρόπο εξοπλισμός που είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για την οπτικοποίηση γνώσης. Πιθανώς το πιο πιο δημοφιλή εξοπλισμός περιέχουν το Tableau, το Power BI και το Google Data Studio. Εκείνα τα εξοπλισμός διευκολύνουν τη παράγοντας διαδραστικών και οπτικά ελκυστικών απεικονίσεων γνώσης που είναι σε θέση να παραδεχτείτε κοινοποιηθούν με άλλους.

Η οπτικοποίηση γνώσης αυτό είναι ένα βιαστικά αναπτυσσόμενο κουτί. Καθώς παράγονται όλο και σε οποιονδήποτε περαιτέρω βαθμό πληροφορία, η αναγκαιότητα για εξοπλισμός και μέθοδοι οπτικοποίησης γνώσης ήταν όλο και πιο σημαντική. Η οπτικοποίηση γνώσης αυτό είναι ένα πολύτιμο λογισμικό που πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για τη κάνοντας βελτιώσεις στη της λήψης επιλογών και για την συζήτηση δεδομένων με σαφή και συνοπτικό τρόπο.

VII. Εξοπλισμός για την Επιστήμη των Πληροφοριών

Μπορεί να υπάρχει μια όλα τα είδη εργαλείων διαθέσιμα για την επιστήμη γνώσης, και τα δύο με τα δικά του δυνατά και αδύνατα ζητήματα. Πιθανώς το πιο πιο δημοφιλή εξοπλισμός περιέχουν:

• Apache Hadoop: Κατανεμημένο μηχάνημα αρχείων και σώμα επεξεργασίας για μονάδες γνώσης μεγάλης κλίμακας.
• Apache Spark: Ένα γρήγορο και γενικής χρήσης σώμα υπολογιστών συμπλέγματος.
• TensorFlow: Μια βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης για βαθιά μελέτη.
• scikit-μαθαίνω: Μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης για εποπτευόμενη και με έξω επίβλεψη μελέτη.
• Matplotlib: Μια βιβλιοθήκη σχεδίασης για την Python.
• Seaborn: Μια στατιστική βιβλιοθήκη σχεδίασης για την Python.

Εκείνα είναι απλώς πιθανώς το πιο πολυάριθμα εξοπλισμός που μπορεί να είναι διαθέσιμα για την επιστήμη γνώσης. Το πιο εύκολο λογισμικό για μια κατηγορική λειτουργία μπορείς εξαρτηθεί μέσω τις συγκεκριμένες επιθυμίες του έργου.

Προγράμματα Επιστήμης Πληροφοριών

Η επιστήμη των γνώσης είναι μίλια ένας βιαστικά αναδυόμενος περιοχή με μια μεγάλη ποικιλία εφαρμογών. Μερικές μέσω τις πιο κοινές προγράμματα της επιστήμης γνώσης περιέχουν:

• Προγνωστική έρευνα
• Ανίχνευση απάτης
• Τμηματοποίηση πελατών
• Προγράμματα συστάσεων
• Τροποποίηση φυσικής γλώσσας
• Εντοπισμός εικόνας
• Εντοπισμός ομιλίας
• Φάρμακα πρόγνωση
• Αυτοκινούμενα οχήματα

Εκείνα είναι απλώς μερικά από παραδείγματα μέσω τους πολλούς τρόπους με τους οποίους συνηθίζω η επιστήμη των γνώσης για τη κάνοντας βελτιώσεις στη της ζωής μας. Καθώς οι πληροφορίες έχουν αποκτήσει όλο και πιο διάφοροι, οι πιθανές προγράμματα της επιστήμης γνώσης μπορείς συνεχίσουν παραδεχτείτε αυξάνονται.

IX. Πλεονεκτήματα της Επιστήμης Πληροφοριών

Η επιστήμη των γνώσης έχει πολυάριθμα πλεονεκτήματα, παρόμοιο με:

• Βελτιωμένη λήψη φωτογραφιών επιλογών
• Αυξημένη παραγωγικότητα
• Μειωμένο τιμές
• Βελτιωμένη απόλαυση πελάτη
• Βελτιωμένη καινοτομία
• Αυξημένο ανταγωνιστικό καλό πράγμα σχετικά με

Η χρήση του την επιστήμη γνώσης, οι εταιρείες είναι σε θέση να παραδεχτείτε λαμβάνουν καλύτερες επιλογές, παραδεχτείτε είναι μίλια πιο παραγωγικές, παραδεχτείτε μειώνουν η τιμή, παραδεχτείτε βελτιώνουν την απόλαυση των αγοραστών, παραδεχτείτε καινοτομούν πιο παρορμητικά και παραδεχτείτε αποκτούν ανταγωνιστικό καλό πράγμα σχετικά με.

Ε: Τι είναι μίλια η επιστήμη γνώσης;

Α: Η επιστήμη των γνώσης είναι το κουτί έρευνας που εργάζεται σε τη επιλογή, έρευνα και αποκωδικοποίηση γνώσης προκειμένου παραδεχτείτε αποκτηθούν γνώσεις που είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών τεκμηριωμένων επιλογών.

Ε: Ποιοι είναι οι διάφοροι τύποι επιστήμης γνώσης;

Α: Υπάρχουν πολυάριθμοι διάφοροι τύποι επιστήμης γνώσης, ωστόσο μερικοί μέσω τους πιο συνηθισμένους περιέχουν:

• Μηχανική μελέτη
• Βαθιά μελέτη
• Μεγάλα πληροφορία
• Προγνωστική έρευνα
• Οπτικοποίηση γνώσης

Ε: Ποια είναι μίλια τα πλεονεκτήματα της επιστήμης γνώσης;

Η επιστήμη των γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε δίνει μια σειρά πλεονεκτημάτων, παρόμοιο με:

• Βελτιωμένη λήψη φωτογραφιών επιλογών
• Αυξημένη ισχύς
• Νέες δεδομένα για τις επιχειρηματικές ενέργειες
• Βελτιωμένη υποστήριξη πελατών
• Αυξημένη καινοτομία