人工智能--数据分析学习记录

最新推荐文章于 2024-02-27 23:00:07 发布
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博客介绍了数据分析所需的库，主要提及了 numpy 和 pandas 这两个在数据分析领域常用的库。

1.所需的库

numpy pandas

人工智能——数据分析1
m0_73540824的博客
06-26 677
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查分析所得数据来判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
人工智能怎么做数据分析？
帆软商业智能技术
05-24 1796
FineChatBI建立在FineBI的基础上，利用主题模型来定义数据源。用户可以根据需要分析的问题，自由选择和切换主题和模型。系统会根据用户的选择，提供高质量的数据和可靠的问答服务。
人工智能学习记录
zhanglinlove的博客
11-18 508
Oracle 将继续提供JDK 8 免费的公共更新和自动更新，支持个人用户到 2020 年 12 月底，支持商业用户到 2019 年 1 月；换句话说如果想 Oracle 后续继续为你提供 JDK 8 的支持，那么则需要付费。JDK 11 商用也是要收费的。 学习AI的大致步骤： （1）了解人工智能的一些背景知识； （2）补充数学或编程知识； （3）熟悉机器学习工具库； （4）系统的学习AI知识；...
人工智能学习笔记
weixin_42627559的博客
07-19 250
2019年7月14日，开始学习人工智能，人工智能系列的学习曲线大致分为： 1.Linux基础 2.Python语法基础 3.Python进阶 4.数学基础：线代、概率、高数、统计学 5.爬虫、大数据（数据分析） 6.机器学习 7.深度学习 8.深度学习 4.数学基础： 网易公开课-可汗学院统计学课程 5.大数据：数据达到PB级别 数据分析/数据挖掘：《利用...
人工智能数据分析
weixin_34184561的博客
04-25 364
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
人工智能学习记录1——引言
weixin_44884687的博客
01-20 247
海量的数据奠定了深度学习相较于传统机器学习模型的优势基础，而数据的正确性，数据集的均衡性，与目标的相关性等同样是影响模型有效性的重要因素；，固定长度的特征向量便于对样本进行大量学习，然而不同样本的特征数量未必总是相同的，比如来源不同的照片，而简单的裁剪则有丢失信息的风险。深度学习与经典方法的区别主要在于，前者关注的是由神经网络错综复杂交织在一起，包含层层数据转换的功能强大的模型，因此被称为深度学习。：回归是最简单的监督学习任务之一，当输出为一个任意数值时，我们称之为回归问题，目标是训练一个目标函数。
人工智能-项目实践-深度学习-基于Kafka和MongoDB的结构化日志异步记录和预警框架.zip
12-23
人工智能-项目实践-深度学习-基于Kafka和MongoDB的结构化日志异步记录和预警框架 简介 breeze是一个基于Java开发的结构化日志异步记录和预警框架。实际上你可以使用它来实现任何结构化的（或理解为POJO的）数据，但...
人工智能-深度学习-PyTorch数据读取实战（以RMB人民币二分类为例）【含详细源代码+数据集+图示分析】
05-09
这是近期完成的一个小项目：主题是：人工智能_深度学习_PyTorch数据读取实战（以RMB人民币二分类为例）【含详细源代码+数据集+图示分析】。资源是十分详细的，并且我已经在博客中记录，详见近期发表的文章：{《...
基于人工智能机器学习技术的多源异构数据智能分析预警系统-物联网数据-行业业务数据-电商交易数据-直播指标数据-股票金融数据-数学量化分析-人工智能学习-大数据研判-数理算法训练-历.zip
最新发布
11-05
人工智能与机器学习技术在数据分析领域发挥着越来越重要的作用，尤其是在处理多源异构数据时，其智能分析预警系统的能力更是显得至关重要。多源异构数据包括物联网数据、行业业务数据、电商交易数据、直播指标数据、...
基于人工智能技术的数据处理与可视化平台-数据清洗-数据转换-数据建模-数据可视化-机器学习-深度学习-自然语言处理-图像识别-时间序列分析-统计分析-数据挖掘-大数据处理-实时数据.zip
10-25
机器学习是人工智能的核心，它通过算法让计算机模拟人类的学习过程，从数据中学习规律，并对未知数据做出预测。深度学习作为机器学习的分支，通过多层神经网络模拟人脑处理信息，能解决更为复杂的问题。 自然语言...
精选资源
人工智能-生成式AI-基于知识图谱和生成式AI的智能食谱推荐系统
06-12
生成式AI则是人工智能的一个分支，它能够根据已有的数据生成新的、有意义的内容。在食谱推荐场景中，生成式AI可以通过学习大量现有食谱，理解其背后的规律和模式，然后生成新的、独特的菜谱。这种技术不仅能够提供...
人工智能及案例分析
05-18
课程介绍 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 人工智能已经来了，它就在我们身边几乎无处不。技术正彻底改变类 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 的认知，重建人机相互协作关系。前所未有自动驾驶正在构我们头脑中出行地图和 人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆人类生活图景，今天的 工智能技术也正在翻译、写作绘画等文和艺领域进行大胆尝试。 我们真的知道什么是人工智能吗 我们真的知道什么是人工智能吗 我们真的知道什么是人工智能吗 我们真的知道什么是人工智能吗 ? 我们真的准备好与人工智能共同发展了吗 我们真的准备好与人工智能共同发展了吗 我们真的准备好与人工智能共同发展了吗 我们真的准备好与人工智能共同发展了吗 我们真的准备好与人工智能共同发展了吗 ? 我们该如何在心理上将人和机器摆正确的位置 我们该如何在心理上将人和机器摆正确的位置 我们该如何在心理上将人和机器摆正确的位置 我们该如何在心理上将人和机器摆正确的位置 我们该如何在心理上将人和机器摆正确的位置 ? 我们该如何规划人工智能时代的未来生活…… 我们该如何规划人工智能时代的未来生活…… 我们该如何规划人工智能时代的未来生活…… 我们该如何规划人工智能时代的未来生活…… 我们该如何规划人工智能时代的未来生活…… 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 当人工智能时代成为必然，个应该做些什么才避免被 AI 取代？企业应该如 取代？企业应该如 何升 级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？ 级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？ 级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？ 级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？ 级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？ 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，所要做应当是尽早认清 AI 与人类 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 的关系，了解变革规律更好地拥抱新时代到来。 通过本课程 拓展一下思维，期待收获 拓展一下思维，期待收获 拓展一下思维，期待收获 拓展一下思维，期待收获 能多一些 。包含：机器 包含：机器 包含：机器 学习 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 、深度学习通信感知与行动等人工智能在 各领域的应用知识。
AI-metrics, 一个开源项目，通过数据来记录 AI.zip
10-09
AI-metrics, 一个开源项目，通过数据来记录 AI 测量人工智能研究进展这个存储库包含一个笔记本，你可以在 https://eff.org/ai/metrics 看到它。 它从人工智能和机器学习文献中收集问题和度量数据集，并跟踪它们的进度。 你可以以用它来查看特定子域或者 ai/on的发展
人工智能 也是数据分析
defu7141的博客
06-25 679
1.Python数据分析入门 数据分析:就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律。 Python数据分析常用库：Numpy,Pandas,Matplotlib,scripy和Scikit-Learn。 2.Numpy库 　　NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种...
AI入门系列——数据分析
General_zy的博客
02-27 4324
人工智能（Artificial Intelligence，AI）之研究目的是通过探索智慧的实质，扩展人类智能——促使智能主体会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、专家系统等）、会学习（知识表示，机器学习等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。一个经典的AI定义是：“ 智能主体可以理解数据及从中学习，并利用知识实现特定目标和任务的能力。”从技术层面来看，现在所说的人工智能技术基本上就是机器学习方面的（也就是，机器学习技术是入门AI的核心技术
ai人工智能数据处理分析_建立数据平台以实现分析和AI驱动的创新
weixin_26632369的博客
07-21 1773
ai人工智能数据处理分析 重点 (Top highlight)Businesses realize that as more and more products and services become digitized, there is an opportunity to capture a lot of value by taking better advantage of data. In...
人工智能技术分析
AI人工智能与大数据
08-28 2765
现在人工智能提的非常多，那么什么才算真正的人工智能？人工智能技术又和其他技术有何不同之处？本文简要分析一下近年来的人工智能技术。 所谓人工智能，就需要有人类的智能体现。传统技术一般是基于固定的规则和模式，比如计费功能软件，拍照等等。这些技术和人的区别有两方面： 1. 人能有更复杂的感知，比如通过眼睛看世界，通过语音进行沟通交流 2. 人能够做更复杂的思考和判断，而不仅仅是固定、简单...
人工智能学习日志
qq_68609752的博客
06-19 356
数据挖掘
关于人工智能数据分析师的看法
ZuoFengYeCao的博客
01-24 1942
本文主要是博文《What Great Data Analysts Do — and Why Every Organization Needs Them》的思想总结 数据科学主要包括三个角色：机器学习工程师、统计学家、数据分析师；并建议与其三个领域都是泛泛之辈，不如在一个领域精通。 统计学家：专攻数据样本处理，保证数据的有效性，需要的特征是严谨，细心，以防止数据出错，同时不能为了得出结论而欺骗自己。...
人工智能对数据分析师的影响
金色的小蜜蜂
05-24 2013
人工智能对数据分析师的影响 在一次研讨会上，Yellowfin公司首席执行官Glen Rabie认为，虽然许多分析师可能担心他们会被自动化和人工智能所取代，但数据分析师的角色将对业务和所需技能的广泛性产生重要影响。Yellowfin公司是一家分析和商业智能软件公司，致力于帮助企业了解他们的数据。Rabie对数据充满热情，并通过分析提高业务绩效。在创立Yellowfin公司之前，他曾在澳大利亚国民银...
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