2018年AI和ML(NLP、计算机视觉、强化学习)技术总结和2019年趋势(下)
4、工具和库 工具和库是数据科学家的基础。我参与了大量关于哪种工具最好的辩论,哪个框架会取代另一个,哪个库是经济计算的缩影等等。 但有一点共识--我们需要掌握该领域的最新工具,否则就有被淘汰的风险。 Python取代其他所有事物并将自己打造成行业领导者的步伐就是这样的例子。 当然,其中很多都归结为主观选择,但如果你不考虑最先进的技术,我建议你现在开始,否则后果可能将不可预测。那么成为今年头条新闻....
2018年AI和ML(NLP、计算机视觉、强化学习)技术总结和2019年趋势(上)
1、简介: 过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士最幸福的时光。因为这些技术已经发展成为主流,并且正在影响着数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能规划和预算,以确保在这场比赛中保持优势。 数据科学从业人员也是如此,这个领域正在发生很多事情,你必须要跑的足够的快才能跟上时代步伐。回顾历史,展望未来一直是我们寻找方向的最佳方法。 这也是我为什么想从数据科学从业者的角度退一步看一下人工智.....
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