公司不仅可以向数据科学家和机器学习工程师投入资金，还希望魔法能够实现。根据VentureBeat的报告，大约90%的机器学习模型从未投入生产。尽管十分之九的技术主管认为AI将成为下一次技术革命的核心，但AI的采用和部署仍具有增长的空间。为了帮助数据科学家发

机器学习是一个新兴领域，其中用来建模数据的机器学习模型是一个自动化的过程，AutoML的功能使建模更为轻松。如果对AutoML感兴趣，笔者向你推荐以下4个必学的Python库。auto-sklearn是一个自动机器学习工具包，无缝集成业内许多人都熟悉的标准

使用机器学习模型越久，就越能意识到，正确了解模型当下的运行目的及效果有多重要。在实践中，即便是在最佳情况下，跟踪模型的运行情况都十分繁琐。大多数情况下，我都会构建自己的工具来调试和分析机器学习模型。为了更好地利用时间和资源，我决定使用一系列可用的在线工具来

数据科学一直是个引人注目的领域，尤其是对于那些有计算机科学、统计、业务分析、工程管理、物理、数学等学科背景的年轻人。但雾里看花始终看不清晰，人们总是认为数据科学背后有许多神秘的地方，觉得它不仅仅是机器学习和统计。除了研究助理和实习之外，没有任何全职行业经验

多年来，主流开发人员一直在使用低代码方法来构建业务和消费者应用软件，这在很大程度上构成了AI界低代码方法的基础。据Veritone的产品高级副总裁Kfir Yeshayahu表示，这些低代码技术在AI界受到追捧。他说，近来对快速AI开发的需求日益增长，尤

本文转载自公众号“读芯术”。Python之所以能成为世界上最受欢迎的编程语言之一，与其整体及其相关库的生态系统密不可分，这些强大的库让Python保持着生命力和高效力。作为数据科学家免不了会使用一些Python库用于项目和研究，除却那些常见的库，还有很多库

本文转载自公众号“读芯术”。近几年来，机器学习飞速发展，开展机器学习试验变成小事一桩。然而，把数据科学项目转变成有意义的应用程序却愈加困难。传统的机器学习项目涉及许多不同的技能组合，想同时掌握全部技能，即便不是绝无可能也绝非易事——那些罕见的既能开发优质软

本文转载自公众号“读芯术”。新的东西令人激动，新的框架、新的仪器、新的工具，都会让生活变得更轻松。保持更新很难，我们需要花更多的时间在其上。当然，我们并不是要一直更新到最新的发现，它可能是某个特定库的新的小版本，也可能是处于兴趣或是工作需要而寻找。应用tf

Python是比较流行和广为人知的编程语言之一，它已取代了业界的许多编程语言。它是数据科学专业人士比较喜欢使用的编程语言之一，因为它拥有庞大的库。Python因其简单易用而被称为初学者级编程语言，它的编程语法易于学习，并且与C，Java和C ++相比具有较

并非每个人都有时间在教室里学习数据科学、人工智能或机器学习，也并非每个人都能负担得起正式学习这些领域知识所需要的费用。那我们应该怎么办呢？软件开发者、机器学习工程师 Jerry Buaba 提供了一条自学路径。自学是一门艺术，需要足够的自律、勤奋和专注。然

随着人工智能的发展，市场上出现了一些新的工作岗位。但对于这些新兴领域的新兴职业，我们很多人难以分辨其间的不同之处，尤其是机器学习工程师和数据科学家的作用有何区别，这很令人困惑。机器学习工程师则将数据视为必须接收并能以某种适当的形式高效输出的东西。当谈论Ne

数据科学的发展日新月异，机器学习的角色正从数据科学的混合角色过渡到更多的工程或面向分析的角色，主要是以下的因素促成了这种变化：。机器学习模型更多地被应用到生产系统中，需要数据科学家具有比以前更深入的技术技能。商业产品和用户行为的变化步伐加快，对自动化的需求

数据科学是截至近年来技术领域中很具热度的方向之一。如果您拥有数据科学或者相关专业的工作经验及学位，那么只要大笔一挥、简历一发，一份薪酬可观的职位就会应手而得。但是，数据科学家能成为AI领域的长青树吗?或者说，几年之后围绕数据科学出现的这股热流终将消退?在日

Java是当今最流行的编程语言之一，这是一种与平台无关、实用且稳健的语言。全世界的开发人员使用Java来构建应用程序、Web工具和软件开发平台。Java在机器学习和数据科学领域也大有用处。据最近的一项调查显示，数据科学领域只有21%的人使用Java，远低于

机器学习自诞生至今，已经被应用在很多领域，但目前来看对于从业人员来说仍然存在着一些阻力。首先是机器学习方向的学习门槛高，人工智能、机器学习这些知识，相对来说比较苦涩难懂，对学习人员的综合素养要求高；想要真正成为一名机器学习工程师。而近期登陆中国区的Amaz

数据科学是当今IT行业很稳定的研究和实践领域之一，近十年来一直备受关注。事实证明，它对多个行业都大有益处。这项技术在优秀产品线方法和市场分析中都有体现，主要是从数据中获得有价值的信息。接着就要对对获得的数据进行处理，数据分析员进一步分析信息以找到一个模式，

无论是汽车，机器人还是农业，自主事物都使用AI来执行传统上由人类完成的任务。智能的复杂程度各不相同，但所有自主事物都使用人工智能与他们的环境进行更自然的交互。这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。鉴于数据量，探索所有可能性变得不可能。AI驱动的开

软件工程师该像是索引，而不是教科书。你无法记住所有内容，但得知道如何快速查找它们。能够快速查找和使用函数让我们在编写代码时可以达到一定的流畅程度。它不算详尽，但包含了笔者最常使用的函数、示例，以及该何时使用的有效见解。接下来运行这些指令，应该能重复得出以下

AI会让咨询行业迎来新的春天吗?在一个先进咨询公司的人工智能开发部门工作过之后，笔者发现大多数顾问坚持让顾客继续投资AI，即便自己公司在AI发展方面已经滞后了。事实正是如此，科技公司成为了管理咨询公司新的竞争对手，谷歌和微软正在抢麦肯锡，波士顿咨询公司和贝

在过去几年里，AutoML快速增长。而且目前看来，经济衰退无可避免，人工智能和机器学习自动化开发的观念也必将越来越有吸引力。业界现在推出的各种新平台都具有更多的自动化功能。人工智能现在可以驱动所谓的要素工程，允许用户自动发现和创建数据科学处理功能。这种做法