Η Έργο τέχνης της Επιστήμης Γνώσης Πώς παραδεχτείτε Κατακτήσετε την Έργο τέχνης των Μεγάλων Γνώσης

Το Artistry in Analytics: Mastering the Craft of Big Data αυτό μπορεί να είναι ένα ηλεκτρονικό βιβλίο της Cathy O’Neil που δίνει μια ολοκληρωμένη ανασκόπηση των αναλυτικών στοιχείων μεγάλων γνώσης. Το ηλεκτρονικό βιβλίο καλύπτει προβλήματα παρόμοιο με η επιστήμη γνώσης, η μηχανική μελέτη και η οπτικοποίηση γνώσης. Ο O’Neil συζητά επιπλέον τις ηθικές επίδραση της μελέτης μεγάλων γνώσης και ο τρόπος πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για τη κάνοντας βελτιώσεις στη της λήψης επιλογών.

Το ηλεκτρονικό βιβλίο εννοείται για ένα μεγάλο κοινό-στόχος, μέσω ηγέτες εταιρειών έως επιστήμονες γνώσης. Η O’Neil προμήθειες σαφείς και συνοπτικές εξηγήσεις περίπλοκων εννοιών και χρησιμοποιεί παραδείγματα μέσω τον πραγματικό κόσμο για παραδεχτείτε επεξηγήσει τις προοπτικές της.

Artistry in Analytics: Mastering the Craft of Big Data είναι μακριά ένας θησαυρισμένος χρήσιμος πόρος για όποιον θέλει παραδεχτείτε μάθει πια όταν πρόκειται για την έρευνα μεγάλων γνώσης. Το ηλεκτρονικό βιβλίο είναι μακριά καλογραμμένο και κατατοπιστικό και δίνει μια σταθερή θεμέλιο για την αναγνώριση αυτού του ζωτικού τομέα.

Υλικό	Επιλογές
Big Data Analytics	Εξαγωγή δεδομένων μέσω μεγάλα μονάδες γνώσης Πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων Κάνοντας βελτιώσεις στη της λήψης επιλογών
Επιστήμη Γνώσης	Διεύρυνση αλγορίθμων για την έρευνα γνώσης Παράγοντας προγνωστικών μοντέλων Οπτικοποίηση γνώσης
Μηχανική Ανακάλυψη	Αυτόματη εκμάθηση μέσω πληροφορία Κατανοώντας προτύπων και τάσεων Κάνοντας προβλέψεις
Οπτικοποίηση γνώσης	Κοινοποίηση δεδομένων γνώσης Κάνοντας η γνώση πιο κατανοητά Κάνοντας βελτιώσεις στη της λήψης επιλογών

II. Επιστήμη Γνώσης

Η επιστήμη των γνώσης είναι το κουτί έρευνας που εργάζεται σε τη αριθμός, έρευνα και αποκωδικοποίηση γνώσης. Αυτό μπορεί να είναι ένα πολυεπιστημονικό κουτί που εξαρτάται από τακτικές μέσω στατιστικές, αριθμητική, επιστήμη των υπολογιστών και άλλους ονόματα τομέα. Οι επιστήμονες γνώσης χρησιμοποιούν αυτές τις τακτικές για παραδεχτείτε εξάγουν γνώση μέσω πληροφορία που μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών τεκμηριωμένων επιλογών.

Η επιστήμη γνώσης είναι μακριά ένας γρήγορα αναδυόμενος περιοχή και μπορεί να υπάρχει μεγάλη έκκληση για για επιστήμονες γνώσης διαθέσιμο στην αγορά εργασίας. Οι επιστήμονες γνώσης μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε εργαστούν προκάλεσε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των νομισματικών και του λιανικού εμπορίου. Μπορεί να είναι σε θέση να επιπλέον παραδεχτείτε εργαστούν για κρατικούς φορείς ή νεοσύστατες εταιρείες.

Η επιστήμη των γνώσης είναι μακριά ένας ιστότοπος πρόκλησης, ωστόσο είναι συνήθως και ανταποδοτικός. Οι επιστήμονες γνώσης έχουν το δυναμικό παραδεχτείτε έχουν πραγματικό αντίκτυπο στη γη η χρήση του πληροφορία για την λύση σημαντικών προβλημάτων.

III. Μηχανική Ανακάλυψη

Η μηχανική μελέτη αυτό μπορεί να είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει στους συστήματα υπολογιστών τη επιλογή παραδεχτείτε μαθαίνουν με έξω παραδεχτείτε είναι μακριά ρητά προγραμματισμένοι. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται σε γνώση και επομένως μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών προβλέψεων ή επιλογών. Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται σε μια όλα τα είδη εφαρμογών, παρόμοιο με:

• Πρόβλεψη συμπεριφοράς πελατών
• Ανίχνευση απάτης
• Τμηματοποίηση πελατών
• Εξατομίκευση προτάσεων
• Βελτιστοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών

Η μηχανική μελέτη αυτό μπορεί να είναι ένα σταθερό συσκευή που πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για την λύση από διάφορα επιχειρηματικών προβλημάτων. Εναλλακτικά, είναι πολύ σημαντικό σημειωθεί ότι οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης δεν φαίνεται να είναι τέλειοι. Μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε κάνουν σφάλματα και πρόκειται να παραδεχτείτε είναι μακριά προκατειλημμένοι. Είναι πολύ σημαντικό κατανοήσετε τους περιορισμούς των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης μπροστά από τους χρησιμοποιήσετε θυμίζει κατασκευή.

4. Τι πραγματεύεται το ηλεκτρονικό βιβλίο;

Το Artistry in Analytics: Mastering the Craft of Big Data αυτό μπορεί να είναι ένα ηλεκτρονικό βιβλίο που σας διδάσκει πώς παραδεχτείτε χρησιμοποιείτε αναλυτικά μέρη μεγάλων γνώσης για την λύση προβλημάτων του συγκεκριμένου παγκόσμιου. Καλύπτει τα όλη την ώρα, μέσω τα κυρίως μέρη της επιστήμης γνώσης έως προηγμένες τακτικές παρόμοιο με η μηχανική μελέτη και η βαθιά μελέτη. Το ηλεκτρονικό βιβλίο είναι μακριά γραμμένο με σαφές και συνοπτικό ύφος και περιέχει ένα σωρό από παραδείγματα και ρουτίνες προπόνησης που μπορείς σας βοηθήσουν παραδεχτείτε διαβάστε το ύφασμα.

Εάν ενδιαφέρεστε παραδεχτείτε διαβάστε πια όταν πρόκειται για την έρευνα μεγάλων γνώσης ή εάν αναζητάτε έναν πρακτικό οδηγό για τη οδήγηση μεγάλων γνώσης για την λύση προβλημάτων του συγκεκριμένου παγκόσμιου, τότε σας προτείνω παραδεχτείτε δείτε σε αυτό το ηλεκτρονικό βιβλίο.

V. Πώς παραδεχτείτε χρησιμοποιήσετε το Big Data Analytics για εταιρείες

Η έρευνα μεγάλων γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για τη κάνοντας βελτιώσεις στη των επιχειρηματικών λειτουργιών με διάφορους τρόπους. Ως παράδειγμα, η έρευνα μεγάλων γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για:

• Προσδιορίστε νέες εναλλακτικές λύσεις διαθέσιμο στην αγορά
• Βελτιώστε την υποστήριξη πελατών
• Μειώστε το σχετικό τέλος
• Συσσώρευση της αποτελεσματικότητας
• Πάρτε καλύτερες επιλογές

Η χρήση του αναλυτικά μέρη μεγάλων γνώσης, οι εταιρείες μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε κατανοήσουν καλύτερα τους αγοραστές τους, τα αγαθά τους και τους ανταγωνισμός τους. Αυτή η γνώση μπορεί να είναι σε θέση να επομένως παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών τεκμηριωμένων επιλογών που μπορείς βοηθήσουν την προσπάθεια παραδεχτείτε αναπτυχθεί και παραδεχτείτε πετύχει.

Ακολουθούν ορισμένα ιδιαίτερα παραδείγματα του πώς με τον οποίο τα αναλυτικά πληροφορία μεγάλων γνώσης μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη κάνοντας βελτιώσεις στη των επιχειρηματικών λειτουργιών:

• Ένας μεσίτης λιανικής πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιήσει αναλυτικά μέρη μεγάλων γνώσης για παραδεχτείτε εντοπίσει αγοραστές που μπορεί να είναι πιο να φανταστείς παραδεχτείτε κάνουν μια εντολή αγοράς. Επομένως, αυτή η γνώση μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη επικεντρώθηκε σε αυτών των αγοραστών με συγκεκριμένες καμπάνιες προώθησης.
• Μια χρηματοπιστωτικό ίδρυμα πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιήσει αναλυτικά μέρη μεγάλων γνώσης για παραδεχτείτε εντοπίσει αγοραστές που κινδυνεύουν παραδεχτείτε αθετήσουν τα δάνειά τους. Επομένως, αυτή η γνώση μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών μέτρων για την αποτροπή αθέτησης υποχρεώσεων αυτών των αγοραστών.
• Μια κατασκευαστική εταιρική πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιήσει αναλυτικά μέρη μεγάλων γνώσης για παραδεχτείτε εντοπίσει τρόπους βελτίωσης των διαδικασιών παραγωγής της. Αυτή η γνώση μπορεί να είναι σε θέση να επομένως παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη στη μείωση του των τιμών και την συσσώρευση της αποτελεσματικότητας.

Η έρευνα μεγάλων γνώσης αυτό μπορεί να είναι ένα σταθερό συσκευή που πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει τις εμπόριο παραδεχτείτε βελτιώσουν τις δραστηριότητές τους και παραδεχτείτε επιτύχουν τους στόχους τους. Η χρήση του αναλυτικά μέρη μεγάλων γνώσης, οι εταιρείες μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε αποκτήσουν ανταγωνιστικό καλό πράγμα σχετικά με και παραδεχτείτε αυξήσουν τις πιθανότητες επιτυχίας τους.

VI. Πώς παραδεχτείτε ξεκινήσετε με την Επιστήμη των Γνώσης

Η επιστήμη γνώσης είναι μακριά ένας γρήγορα αναδυόμενος περιοχή και μπορεί να υπάρχει μεγάλη έκκληση για για επιστήμονες γνώσης. Εάν ενδιαφέρεστε παραδεχτείτε ξεκινήσετε με την επιστήμη γνώσης, υπάρχουν μόνο μερικά θέματα που μπορείτε παραδεχτείτε κάνετε.

Στην αρχή, θα πρέπει παραδεχτείτε διαβάστε τα κυρίως της επιστήμης γνώσης. Αυτό περιέχει εκμάθηση όταν πρόκειται για τη αριθμός γνώσης, τον καθαρισμό γνώσης, την ετοιμασία γνώσης, την έρευνα γνώσης και την οπτικοποίηση γνώσης. Υπάρχουν διάφοροι διαθέσιμοι πηγές για παραδεχτείτε σας βοηθήσουν παραδεχτείτε διαβάστε την επιστήμη των γνώσης, μαζί με διαδικτυακών μαθημάτων, βιβλίων και σεμιναρίων.

Μία φορά αποκτήσετε μια βασική αναγνώριση της επιστήμης γνώσης, μπορείτε παραδεχτείτε αρχίσετε παραδεχτείτε εφαρμόζετε τις δεξιότητές σας προκάλεσε αποτυχίες του συγκεκριμένου παγκόσμιου. Υπάρχουν διάφοροι άλλοι τρόποι για παραδεχτείτε ξεκινήσετε με εργασίες επιστήμης γνώσης. Μπορείτε παραδεχτείτε εντοπίστε διαγωνισμούς επιστήμης γνώσης στο δίκτυο ή μπορείτε παραδεχτείτε εργαστείτε στα δικά σας εργασίες.

Καθώς εργάζεστε προκάλεσε εργασίες επιστήμης γνώσης, μπορείς αποκτήσετε απόλαυση και ικανότητες. Θα μπορείς διαβάστε επιπλέον πώς παραδεχτείτε εργάζεστε με διαφορετικές πόροι γνώσης και εξοπλισμός. Όσο περισσότερη απόλαυση έχετε, τόσο πιο αγαπητός μπορείς γίνετε ως επιστήμονας γνώσης.

Εάν ενδιαφέρεστε παραδεχτείτε ακολουθήσετε μια επάγγελμα θυμίζει επιστήμη των γνώσης, υπάρχουν πολλές εναλλακτικές εναλλακτικές λύσεις εργασίας διαθέσιμες. Μπορείτε παραδεχτείτε εργαστείτε ως επιστήμονας γνώσης για έναν οργανισμό ή μπορείτε παραδεχτείτε ξεκινήσετε τη δική σας συμβουλευτική προσπάθεια επιστήμης γνώσης.

Η επιστήμη των γνώσης είναι μακριά ένας τρομακτικός και άφθονος περιοχή. Εάν είστε παθιασμένοι με η γνώση και την έρευνα, τότε η επιστήμη γνώσης μπορείς μπορούσε παραδεχτείτε είναι μακριά η εντελώς επάγγελμα στον/στην.

VII. Πώς παραδεχτείτε εφαρμόσετε τη Μηχανική Ανακάλυψη

Η μηχανική μελέτη αυτό μπορεί να είναι ένα σταθερό συσκευή που πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για την λύση από διάφορα προβλημάτων, μέσω την πρόβλεψη εκτροπής πελατών έως τον εντοπισμό απάτης. Εναλλακτικά, η συσκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης πρόκειται να παραδεχτείτε είναι μακριά μια πολύπλοκη και χρονοβόρα στρατηγική. Αυτή η αρμονία προμήθειες έναν οδηγό βήμα προς βήμα για το πώς εφαρμογής μοντέλων μηχανικής εκμάθησης θυμίζει κατασκευή.

Βήμα πρώτο για την παρατήρηση από 1 μοντέλου μηχανικής μάθησης είναι μακριά η αριθμός και η ετοιμασία των γνώσης. Οι πληροφορίες θα πρέπει παραδεχτείτε είναι μακριά καθαρά και δομημένα με τρόπο που παραδεχτείτε πρόκειται να παραδεχτείτε κατανοήσει το τύπος. Μία φορά προετοιμαστούν η γνώση, το επόμενο βήμα σου είναι μακριά η μάθηση του μοντέλου. Αυτό περιέχει την τροφοδοσία των γνώσης στο τύπος και την προσαρμογή των παραμέτρων του μοντέλου μέχρι παραδεχτείτε μπορέσει παραδεχτείτε προβλέψει όπως θα έπρεπε να είναι το απαιτούμενο τελικό αποτέλεσμα.

Μία φορά το τύπος εκπαιδευτεί, πρόκειται να παραδεχτείτε αναπτυχθεί θυμίζει κατασκευή. Αυτό περιέχει τη ιδιοσυγκρασία του μοντέλου στους πελάτες, ως ένας τρόπος για να μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε το χρησιμοποιούν για παραδεχτείτε κάνουν προβλέψεις. Υπάρχουν μια ποικιλία από τακτικές για την επέκταση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, παρόμοιο με:

• Υπηρεσίες και προϊόντα Ιστού
• Προγράμματα για κινητά
• Βελτίωση παρτίδας

Ένας από τους καλύτερους τρόπους ανάπτυξης από 1 μοντέλου μηχανικής εκμάθησης βασίζεται σε τη ρητή παράδειγμα χρήσης.

Σε λίγο καιρό την επέκταση του μοντέλου, είναι πολύ σημαντικό παρακολουθείτε την απόδοσή του και παραδεχτείτε κάνετε αλλαγές παρόμοιο με απαιτείται. Αυτό πρόκειται να παραδεχτείτε γίνει παρακολουθώντας την ακρίβεια του μοντέλου και υπολογίζοντας τυχόν χώροι μέσω του οποίου απέτυχε αποδίδει παρόμοιο με προβλέπεται. Παρακολουθώντας την αποδοτικότητα του μοντέλου, μπορείτε παραδεχτείτε διασφαλίσετε ότι προμήθειες ακριβείς προβλέψεις και ότι ανταποκρίνεται στις επιθυμίες των χρηστών σας.

Η συσκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης πρόκειται να παραδεχτείτε είναι μακριά μια πολύπλοκη και χρονοβόρα στρατηγική, ωστόσο αυτό μπορεί να είναι ένα σταθερό συσκευή που πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για την λύση από διάφορα προβλημάτων. Ακολουθώντας τα βήματα αυτής της ενότητας, μπορείτε παραδεχτείτε εφαρμόσετε με καλή τύχη μόδες μηχανικής εκμάθησης θυμίζει κατασκευή και παραδεχτείτε τα χρησιμοποιήσετε για παραδεχτείτε βελτιώσετε την επιχείρησή σας.

Πώς παραδεχτείτε οπτικοποιήσετε πληροφορία

Η οπτικοποίηση γνώσης είναι μακριά η μέθοδος μετατροπής γνώσης προκάλεσε οπτική εικονογράφηση που καθιστά ευκολότερη την αναγνώριση. Αυτό πρόκειται να παραδεχτείτε γίνει με μια μεγάλη γκάμα μεθόδων, παρόμοιο με γραφήματα, γραφήματα και χάρτες. Η οπτικοποίηση γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθεί για την συζήτηση δεδομένων προκάλεσε μια μεγάλη ποικιλία κοινού, μέσω επαγγελματίες εταιρειών έως επιστήμονες και στο ευρύ κοινό-στόχος.

Υπάρχουν ποικίλα οφέλη μέσω τη οδήγηση της οπτικοποίησης γνώσης. Πρώτον, πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει παραδεχτείτε γίνουν η γνώση πιο φθηνά και πιο κατανοητά. Όταν η γνώση παρουσιάζονται προκάλεσε οπτική τύπος, είναι μακριά καλύτερο δυνατό παραδεχτείτε εντοπιστούν μοτίβα και κλίσεις και παραδεχτείτε γίνουν συγκρίσεις μεταξύ διάφορων συνόλων γνώσης. Δεύτερον, η οπτικοποίηση γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει θυμίζει πιο αποτελεσματική συζήτηση των δεδομένων. Μια έξυπνα σχεδιασμένη απεικόνιση πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει παραδεχτείτε τραβήξει την ακούω και παραδεχτείτε κρατήσει το προφανώς και πρόκειται να παραδεχτείτε διευκολύνει τους ανθρώπους παραδεχτείτε θυμούνται τις γνώση που έχουν δει.

Φινίρισμα, η οπτικοποίηση γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει θυμίζει πώληση της λήψης επιλογών. Καθιστώντας καλύτερο δυνατό τον εντοπισμό προτύπων και τάσεων, η οπτικοποίηση γνώσης πρόκειται να παραδεχτείτε βοηθήσει τους υπεύθυνους λήψης επιλογών παραδεχτείτε λάβουν καλύτερες επιλογές.

Υπάρχουν μια ποικιλία από συστατικά που θα πρέπει παραδεχτείτε σκεφτείτε κατά την συλλογή μιας μεθόδου οπτικοποίησης γνώσης. Ο πιο απαραίτητος θέμα είναι μακριά ο μορφή των γνώσης που προσπαθείτε παραδεχτείτε οπτικοποιήσετε. Διάφοροι τύποι γνώσης απαιτούν διαφορετικές μεθόδους οπτικοποίησης. Ως παράδειγμα, τα κατηγορικά πληροφορία (παρόμοιο με το φύλο ή η εκτεταμένη οικογένεια) οπτικοποιούνται καλύτερα η χρήση του γραφήματα ράβδων ή γραφήματα πίτας, ενώ τα συνεχή πληροφορία (παρόμοιο με θερμοκρασία ή ακαθάριστες πωλήσεις) οπτικοποιούνται καλύτερα η χρήση του γραφήματα γραμμών ή διαγράμματα διασποράς.

Άλλοι συστατικά που θα πρέπει παραδεχτείτε σκεφτείτε περιέχουν το ευρύ κοινό για την οπτικοποίησή σας, τον όγκο των γνώσης που έχετε και το όργανο που χρησιμοποιείτε.

Εάν είστε παιδιά θυμίζει οπτικοποίηση γνώσης, υπάρχουν πολυάριθμοι διαθέσιμοι πηγές που μπορείς σας βοηθήσουν παραδεχτείτε ξεκινήσετε. Υπάρχουν πολλά διαδικτυακά σεμινάρια και μαθήματα, εκτός από βιβλία και προγράμματα λογισμικού που μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε σας διδάξουν τα κυρίως της οπτικοποίησης γνώσης.

Αφού διαβάστε τα κυρίως της οπτικοποίησης γνώσης, μπορείτε παραδεχτείτε αρχίσετε παραδεχτείτε πειραματίζεστε με διαφορετικές μεθόδους και στρατηγικές. Όσο μέγιστο εξασκηθείτε, τόσο καλύτεροι μπορείς γίνετε στη παράγοντας αποτελεσματικών οπτικοποιήσεων γνώσης.

IX. Το μακροπρόθεσμο των μεγάλων γνώσης, της επιστήμης γνώσης και της μηχανικής μάθησης

Το μακροπρόθεσμο των μεγάλων γνώσης, της επιστήμης γνώσης και της μηχανικής μάθησης είναι μακριά λαμπρό. Αυτές οι εφαρμοσμένες επιστήμες έχουν ήδη σημαντικό αντίκτυπο στις εμπόριο και την κοινωνία και θα γίνουν πιο σημαντικές τα επόμενα συνεχής.

Ακολουθούν μερικοί μέσω τους τρόπους με τους οποίους τα μεγάλα πληροφορία, η επιστήμη γνώσης και η μηχανική μελέτη προβλέπεται παραδεχτείτε αλλάξουν τον κόσμο κάποια στιγμή:

• Τα μεγάλα πληροφορία μπορείς χρησιμοποιηθούν για τη παράγοντας πιο εξατομικευμένων εμπειριών για τους πελάτες.
• Η επιστήμη των γνώσης μπορείς χρησιμοποιηθεί για την επέκταση τελευταίων ιατρικής και θεραπειών για ασθένειες.
• Η μηχανική μελέτη μπορείς χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση εργασιών και τη κάνοντας βελτιώσεις στη της λήψης επιλογών.
• Τα μεγάλα πληροφορία, η επιστήμη γνώσης και η μηχανική μελέτη μπορείς χρησιμοποιηθούν για τη παράγοντας τελευταίων είδη τέχνης και ψυχαγωγίας.

Οι πιθανότητες είναι μακριά ατελείωτες. Τα μεγάλα πληροφορία, η επιστήμη γνώσης και η μηχανική μελέτη είναι μακριά ισχυρά εξοπλισμός που μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για την λύση ορισμένων μέσω τα πιο πιεστικά αποτυχίες στη γη. Καθώς αυτές οι εφαρμοσμένες επιστήμες συνεχίζουν παραδεχτείτε αναπτύσσονται, θα μπορέσουμε παραδεχτείτε περιμένουμε παραδεχτείτε τις δούμε παραδεχτείτε χρησιμοποιούνται για παραδεχτείτε δημιουργήσουν ένα μεγαλύτερο μακροπρόθεσμα για όλους.

Ε: Τι είναι μακριά τα μεγάλα πληροφορία;

Α: Τα μεγάλα πληροφορία είναι μακριά ένας χρονική περίοδος που συνηθίζω για παραδεχτείτε περιγράψει τον μεγάλο και συχνά αυξανόμενο όγκο γνώσης που παράγονται μέσω εμπόριο, οργανισμούς και ιδιώτες. Αυτές οι πληροφορίες μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε προέρχονται μέσω διάφορες πόροι, παρόμοιο με μέσα σε κοινωνικής δικτύωσης, διαδικτυακές αγορά και πώληση και αισθητήρες.

Ε: Τι είναι μακριά η επιστήμη γνώσης;

Α: Η επιστήμη των γνώσης είναι το κουτί έρευνας που εργάζεται σε τη αριθμός, την βελτίωση, την έρευνα και την αποκωδικοποίηση γνώσης. Οι επιστήμονες γνώσης χρησιμοποιούν μια μεγάλη γκάμα εργαλείων και τεχνικών για παραδεχτείτε εξάγουν γνώση μέσω πληροφορία που μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών τεκμηριωμένων επιλογών.

Ε: Τι είναι μακριά η μηχανική μελέτη;

Α: Η μηχανική μελέτη αυτό μπορεί να είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους συστήματα υπολογιστών παραδεχτείτε μαθαίνουν με έξω παραδεχτείτε είναι μακριά ρητά προγραμματισμένοι. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται σε γνώση και επομένως μπορεί να είναι σε θέση να παραδεχτείτε χρησιμοποιηθούν για τη λήψη φωτογραφιών προβλέψεων ή επιλογών.