声音在物体定位中会起到非常重要的作用,人们甚至可以利用自身对声音的感知来定位视线范围内的物体。
数据作为机器学习的基础,从 GB、TB 到 PB 已经增长了无数倍,现在大一点的业务场景,没有 TB 级数据都提供不了高效的体验。
都说做一件事情最好的时机就是「现在」,但是从何开始往往会难倒一大批人,更不用说是想要入门数据科学和机器学习的朋友了。
物联网正在不断产生不可思议的数据量。分析师预计,2019年将有266.6亿台物联网设备投入使用。此外,IDC预计,到2025年,物联网设备将产生超过90 zettabytes的数据。
企业数据科学仍然是一个新的领域。很多学者都还没有为为真正的企业解决过真正的问题,所以他们以一种与数据和业务环境相分离的方式教授教科书中的算法。
公众号/大数据文摘 大数据文摘出品 作者:宁静、曹培信 7月4日举办的百度开发者大会上,李彦宏宣布百度L4级自 […]
数据对于深度学习来说至关重要,而数据增强策略对于提升训练样本数据量、改善模型稳定性和鲁棒性,提高对于真实世界的适应性和泛化性具有重要的作用。
机器学习领域有哪些实用的开放数据集?Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集,覆盖范围非常广,并按照具体领域(如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶)进行分类,推荐给大家。
在现代社会,无论是对个人、企业还是国家,数据都正在变得越来越重要。对企业来说,数据可能意味着壁垒的兼顾;而对国家来讲,本土化的数据将对国家安全产生至关重要的影响。
科学家们经常会收集、观察、分析3D数据,从医学图像到月球地图,但他们通常使用的2D电脑屏幕却无法完全展示3D数据集。
换句话说,无论你的公司是否位于欧盟,只要你的客户或用户中有欧盟国家公民,并且处理他们的数据,GDPR 就会对你的业务产生非常重要的影响。
是的,你没有看错,数据科学领域从业者最离不开的两大编程语言,当红炸子鸡 Python 和“过气网红”R 真的要展开合作了。