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中国版权交易中心_专利代理人证_指南

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我们知道机器学习有可能改变制药和生物技术组织的工作流程,这些组织希望将内容转换为智能数据,版权注册需要多少钱,提高患者安全性,并增加药物研发。但是对于我们这些不是科学家,也不经常使用机器学习的人来说,这个概念可能会令人困惑。什么是机器学习,它是如何融入我们的日常过程的?在CCC的Beyond the Book播客中,我们采访了SciBite的创始人Lee Harland,关于人类在大数据中的角色。请收听下面的播客,或查看我们的摘要:"大数据时代的人类"版权审查中心BeyondTheBook.com网站音频播放器00:0000:0000:00使用向上/向下箭头键来增加或减小音量。

大数据时代的人类{"type":"audio","tracklist":true,"tracknumbers":true,专利代理人资格考试报名,"images":true,"artists":true,"tracks":[{"src":"https:\/\/www.copyright.com\/wp content\/上传\/2018\/02\/Semantic Search scibie-播客.mp3",中华全国专利代理协会,"type":"audio\/mpeg","title":"大数据时代的人类","caption":"","description":"\"大数据时代的人类\"来自版权审查中心BeyondTheBook.com网站. 发布时间:2017年。流派:Podcast.,"meta":{"artist":BeyondTheBook.com网站","album":"版权清除中心",同源返青专利号,"流派":"Podcast","年份":"2017","length_formatted":"19:27"},"image:{"src":"https:\/\/www.copyright.com\/wp内容/上传\/2017\/12\/2017YearInReview-GenderDiversity-mp3-文件段",专利查询网站,"宽":3000,"高":3000},"thumb":{"src":"https:\/\/www.copyright.com\/wp content\/uploads\/2017\/12\/2017YearInReview-GenderDiversity-mp3-image-150x150.jpg,"宽度":150,"高度":150}}]}1"大数据时代的人类"— BeyondTheBook.com网站19: 27作为机器学习过程的第一步,我们需要评估两种数据类型:结构化和非结构化。在机器学习的世界里,非结构化数据不仅至关重要,而且是更具挑战性的难题。结构化数据——想想电子表格当考虑结构化数据时,设想一个电子表格。当一个人看到一个充满数字或其他数据的电子表格时,他或她通常能够通过阅读图表中的数据来理解测量的重要性。一般来说,计算机也能理解这些数据。非结构化数据—想想文本文档对于计算机来说,理解文本文档远比理解电子表格困难得多。计算机只能看到一串字母,而不能概念化一个单词的意思。这是一个非结构化数据的示例。李解释说:"如果一台电脑看到字母M-O-U-S-E,它就不知道它的意思是鼠标,也不知道这是指动物,是指啮齿动物,还是指其他提到其他啮齿动物的文件。"。在SciBite,科学家将这些非结构化数据转化为更结构化的信息。当非结构化文本数据以结构化的方式呈现时,计算机的目标是能够理解:啊哈!这个文件是关于一只老鼠,一只啮齿动物!一旦计算机能够理解这一点,它就为那些无法用原始文档完成的"激动人心的事情"打开了可能性。(以下是机器学习帮助行业实现"令人兴奋的东西"的几个例子。)别忘了数据质量在分析垃圾数据的时候,SciBite描述的是机器性能的垃圾问题今天,有几种不同的方法来获取原始文档并将它们放入机器学习算法中。虽然这不是一种无效的方法,但是如果使用结构化数据,数据质量会更好。"如果你在机器学习(算法)中投入大量随机数据,这是好的,但可能不是那么好,"李说然而,如果您可以更进一步地对数据进行预处理,使其更结构化、更有条理,然后将这些数据输入到这些算法中,我们已经多次与我们的客户看到,这些算法开始表现得更好。"简单地说:你得到的东西的质量与你投入的东西的质量直接相关。准备好了解更多吗?退房:白皮书:企业数据科学:从大数据时代向知识时代的转变博客:语义搜索与关键词搜索博客:什么是文本挖掘?它和网络搜索有何不同?

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