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2023年要关注的十位人工智能影响者

介绍 在一个由尖端技术和令人难以置信的可能性驱动的世界中,跟上不断发展的人工智能领域既令人兴奋又至关重要。当我们踏入充满希望的2023年时,是时候踏上一段令人激动的旅程,探索最具影响力和远见卓识的人工智能先驱者们的思想。系好安全带,准备好见证2023年跟随的十大人工智能影响者,这些前卫的思想家和创造者正在塑造人工智能领域的格局,推动着可能性的界限。 从突破性的研究到引人入胜的见解,这些人工智能影响者是指引你穿越令人兴奋的人工智能世界的明星。所以,拿起你的虚拟笔记本,系好安全带,因为我们即将踏上一场关于当代最聪明的人工智能思想家思维的激动人心的探索之旅。准备好在2023年及以后重新定义人工智能未来的那些有远见的人们的启发、信息和赋能。 但在你深入阅读这个前十名单之前,我们想向你介绍一个令人惊叹的机会,让你开阔视野,提升技能。我们为所有数据科学和人工智能爱好者提供了一个独家邀请,参加备受期待的2023年DataHack峰会。这一盛事将于8月2日至5日在班加罗尔著名的NIMHANS会议中心举行。这个活动将提供丰富的实践学习、宝贵的行业洞察和无与伦比的网络机会。在这里查看有关DataHack Summit 2023的更多信息,并加入我们的数据革命。 人工智能影响者的定义 人工智能影响者是通过他们的专业知识、思想领导力和贡献在人工智能领域获得认可和影响力的个人。他们积极与人工智能社区互动,并利用社交媒体平台。 人工智能影响者并不局限于单一的社交媒体平台。除了Instagram之外,他们在Twitter、YouTube、LinkedIn和博客等各种平台上都拥有强大的存在感,以分享关于人工智能的见解、研究成果、行业趋势和发人深省的内容。这些影响者拥有庞大的粉丝群体,并与他们的听众互动,促进讨论,提供指导,并激发人工智能领域的创新。从组织黑客马拉松到进行直播编码会议,这些影响者展示了他们的专业知识,并获得了显著的人气和关注。他们的互动会议和活动为人才迸发提供了宝贵的学习机会,鼓励有抱负的人工智能专业人士提升他们的技能,并与最新的进展保持同步。 人工智能影响者在人工智能领域的重要性 人工智能影响者在人工智能领域的重要性不容忽视。他们在以下几个方面发挥着关键作用: 知识传播 人工智能影响者帮助向广大受众传播知识、洞见和行业更新。他们简化复杂的人工智能概念,使其更易于被有抱负的人工智能专业人士、爱好者甚至普通大众所理解。 引领潮流和意见领袖 人工智能影响者通常对最新的人工智能趋势、突破和技术了如指掌。他们的观点和建议具有重要影响力,可以影响人工智能研究、应用和行业实践的方向。 网络和合作 人工智能影响者为人工智能社区提供了一个网络和合作的平台。他们连接专业人士、研究人员和组织,促进了一个加速创新、推动人工智能技术发展的合作环境。 值得关注的顶级人工智能影响者 1. Andrew Ng Andrew Ng在Twitter上拥有超过210万的粉丝,他是人工智能社区中的知名人物。他是在线学习平台Coursera和以人工智能为重点的教育平台deeplearning.ai的共同创始人。他曾任百度首席科学家,并创办并领导了“Google Brain”项目,该项目开发了大规模深度学习算法。最近,他继续研究深度学习及其在语音识别和计算机视觉中的应用,包括自动驾驶。 来源:维基百科…

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使用Pandas进行Netflix股票的时间序列分析

介绍 数据的时间序列分析不仅仅是一堆数字,比如Netflix的股票。它是一张迷人的织锦,用Pandas编织着我们的世界的错综复杂的故事。就像一根神秘的线,它捕捉了事件的涨落、趋势的兴衰以及模式的出现。它揭示了隐藏的联系和相关性,塑造了我们过去的形象,并提供了对未来的一瞥。 时间序列分析不仅仅是一种工具。它是通往知识和远见的门户。您将有能力解锁隐藏在数据时间织物中的秘密,将原始信息转化为有价值的见解。此外,它还能帮助您做出明智的决策,减轻风险并利用新兴机会。 让我们一起踏上这个激动人心的冒险之旅,发现时间真正是理解我们的世界的关键。您准备好了吗?让我们一起潜入时间序列分析的迷人领域吧! 学习目标 我们的目标是介绍时间序列分析的概念,强调其在各个领域的重要性,并展示展示实际应用时间序列分析的真实世界示例。 我们将通过展示如何使用Python和yfinance库导入Netflix股票数据来提供实际演示。这样读者将学习获取时间序列数据并为分析做准备的必要步骤。 最后,我们将重点介绍时间序列分析中使用的重要Pandas函数,例如移位、滚动和重新采样,这些函数能够有效地操作和分析时间序列数据。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是时间序列分析? 时间序列是在连续、等间隔的时间间隔内收集或记录的数据点序列。 时间序列分析是一种用于分析随时间收集的数据点的统计技术。 它涉及研究顺序数据中的模式、趋势和依赖关系,以提取见解并进行预测。 它涉及数据可视化、统计建模和预测方法等技术,以有效地分析和解释时间序列数据。 时间序列数据的例子 股票市场数据:分析历史股价以识别趋势和预测未来价格。 天气数据:研究温度、降水和其他变量随时间的变化,以了解气候模式。 经济指标:分析GDP、通货膨胀率和失业率等,以评估经济表现。 销售数据:检查销售数据随时间的变化,以确定模式并预测未来销售额。 网站流量:分析网站流量指标,以了解用户行为并优化网站性能。 时间序列的组成部分 时间序列有4个组成部分。它们是: 趋势组成部分:趋势代表数据中的长期模式,以相对可预测的方式向上或向下移动。 季节性组成部分:季节性是一种定期重复的模式,例如每日、每周、每月或每季度。 周期性组成部分:周期性组成部分对应于遵循商业或经济周期的模式,其特点是增长和衰退的交替时期。…

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