No idejas līdz kodam Zināšanu zinātnes piedzīvojums profesionāļiem

I. Zināšanu zinātne

II. Mašīnmācība

III. Dziļa izglītība

IV. Lielie zināšanas

V. Paredzamā pētījums

VI. Zināšanu vizualizācija

VII. Zināšanu zinātnes rīki

VIII. Zināšanu zinātnes mērķi

IX. Zināšanu zinātnes dažas lieliskas priekšrocības

Pamatjautājumi

Priekšmets	Ietver
Zināšanu zinātne	* Zināšanu vākšana * Zināšanu tīrīšana * Zināšanu pētījums * Zināšanu modelēšana * Zināšanu vizualizācija
Mašīnmācība	* Uzraudzīta izglītība * Mācības ar ārā uzraudzības * Pastiprināšanas mācības
Lielie zināšanas	* Daudzums * Šķirne * Ātrums * Taisnība
Viltus prāts	* Mašīnmācība * Dabiskās valodas saskarsme ar * Datorredze * Robotika
Statistika	* Aprakstoša statistika * Secinoša statistika * Hipotēžu noskaidrošana * Regresijas pētījums

II. Mašīnmācība

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta apakšnozare, kas piedāvā datoriem iespēju tikt informētam ar ārā tiešas programmēšanas. Mašīnmācīšanās algoritmi ir tādā stāvoklī tikt informētam no datiem, pamanīt modeļus un izpildīt prognozes. Mašīnmācība notiek izmantota dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

* Dabiskās valodas saskarsme ar
* Datorredze
* Runas pamanīšana
* Robotika
* Medicīniskā prognoze
* Ekonomiskā rūpniecība
* Pircēju apkalpošana

Mašīnmācība ir negaidīti augoša disciplīna, un vienmēr notiek izstrādātas jaunas pakotnes. Mašīnmācīšanās algoritmiem pārveidojoties par arvien jaudīgākiem, šiem iespējams, būs arvien lielāka svarīgums mūsu dzīvē.

III. Dziļa izglītība

Dziļā izglītība ir mašīnmācīšanās apakšlauks, kas izmanto mākslīgos neironu tīklus, kā veids, kā apgūtu zināšanu attēlojumus. Dziļās izglītība modeļus pastāvīgi izmanto tādiem uzdevumiem pareizais veids, kā attēlu klasifikācija, dabiskās valodas saskarsme ar un runas pamanīšana.

Padziļinātās izglītība modes visbiežāk notiek apmācīti lielām zināšanu kopām, un cilvēki varētu arī aizsniegt vismodernākos rezultātus vairākos uzdevumos. Alternatīvi dziļās izglītība modes varētu būt papildus sarežģīti un grūts apmācāmi, un cilvēki varētu būt pakļauti pārmērībai.

Padziļinātā izglītība ir negaidīti augoša disciplīna, un kā veids, kā notiek izmantota visdažādākajās lietojumprogrammās. Viens no izšķirošākajiem visizplatītākajiem dziļās izglītība lietojumiem ir:

• Attēlu klasifikācija
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Runas pamanīšana
• Mašīntulkošana
• Medicīniskā prognoze
• Ekonomiskā rūpniecība

Plaša izglītība ir dzīvespriecīgs ierīce, kam ir milža sekas pie dažādām nozarēm. Lai jūs varētu pareizais veids, kā dziļās izglītība modes turpina atgūties, mēs varēsim gaidīt, ka kādreiz mēs redzēsim bet daudz šīs lietišķās zinātnes pielietojumu.

IV. Paredzamā pētījums

Prognozējošā analītika ir zināšanu lietošana, kā veids, kā prognozētu nākotnes rezultātus. Lai jūs varētu ir zināšanu zinātnes arēna, kas izmanto statistikas taktika, kā veids, kā identificētu zināšanu modeļus un tāpēc izmantotu šos modeļus, kā veids, kā prognozētu nākotnes notikumus. Prognozējošā analītika notiek izmantota dažādās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs un mārketingā.

Ir vairākas dažādas taktika, ko varētu arī maksimāli izmantot paredzamajai analītikai, tostarp:

• Regresijas pētījums
• Klasifikācija
• Klasterizācija
• Visur rindu pētījums

Katrai no šīm metodēm ir savas stiprās un vājās aspekti, un labākā process konkrētai lietojumprogrammai iespējams, būs atkarīga no pieejamajiem datiem un pētījuma mērķiem.

Paredzamā analītika varētu būt dzīvespriecīgs instruments firmām, ņemot vērā ​​tas varētu labi atbalstīt vienkārši pieņemt labākus lēmumus attiecībā uz nākotni. Kā piemērs, veikals varētu arī maksimāli izmantot prognozējošo analīzi, kā veids, kā identificētu klientus, kurš no tiem, iespējams, atteiksies no patroniem, un tāpēc izpildīt pasākumus, kā veids, kā noturētu šos klientus. Finanšu iestāde varētu arī maksimāli izmantot paredzamo analīzi, kā veids, kā identificētu klientus, kuriem ir iespēja nemaksāt aizdevumus, un tāpēc izpildīt pasākumus, kā veids, kā mazinātu šo risku.

Prognozējošā analītika turpina būt relatīvi jauna disciplīna, taču tās svarīgums negaidīti paplašinās. Lai jūs varētu pareizais veids, kā ir ieguvuši saprātīgs arvien daudz zināšanu, korporācijas arvien daudz pievēršas prognozējošai analītikai, kā veids, kā gūtu ieskatu kādreiz.

V. Paredzamā pētījums

Prognozējošā analītika ir zināšanu lietošana nākotnes notikumu prognozēšanai. Lai jūs varētu ir zināšanu zinātnes arēna, kas izmanto statistikas taktika, kā veids, kā identificētu zināšanu modeļus un tāpēc izmantotu šos modeļus, kā veids, kā prognozētu turpmākos rezultātus. Prognozīvo analīzi varētu arī maksimāli izmantot dažādās komerciāla lietojumprogrammās, kā piemērs:

• Krāpšanas atmaskošana
• Pircēju atteikšanās diagnoze
• Preču idejas
• Riska novērtēt
• Piegādes ķēdes optimizācija

Prognozējošā pētījums ir dzīvespriecīgs instruments, kas varbūt atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus un stiprināt to rezultātu. Ar prognozējošo analīzi, korporācijas varētu arī pamanīt iespējamos riskus un izredzes un vienkārši pieņemt pārdomātākus lēmumus attiecībā uz savu resursu sadali.

VI. Zināšanu vizualizācija

Zināšanu vizualizācija ir metode, kura laikā zināšanas notiek pārveidoti vizuālā attēlojumā, ko tauta varētu arī vienkāršiem nolūkiem zināt. To varētu arī izdarīt, ceļu dažādas taktika, kā piemērs, diagrammas, diagrammas un kartes. Zināšanu vizualizācija notiek izmantota, kā veids, kā piegādātu informāciju skaidrā un kodolīgā kaut kādā veidā. To varētu arī maksimāli izmantot, kā veids, kā identificētu attīstība, modeļus un attīstība datos, papildus prognozētu nākotnes notikumus.

Zināšanu vizualizācija ir dzīvespriecīgs instruments, ko varētu arī maksimāli izmantot, kā veids, kā uzlabotu izvēļu pieņemšanu. Radot datus pieejamākus un vienkāršāk saprotamus, zināšanu vizualizācija varētu arī atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus attiecībā uz saviem produktiem, pakalpojumiem un reklāmas kampaņām.

Ir dažādība diezgan daudz rīki, ko varētu arī maksimāli izmantot zināšanu vizualizācijai. Viens no izšķirošākajiem populārākajiem rīkiem ir Tableau, Power BI un Google Data Studio. Tie rīki iespējo vienkāršiem nolūkiem noteikt interaktīvas un vizuāli pievilcīgas zināšanu vizualizācijas, kuras varētu arī kopīgot izmantojot citiem.

Zināšanu vizualizācija ir negaidīti augoša disciplīna. Lai jūs varētu pareizais veids, kā notiek ģenerēts arvien daudz zināšanu, arvien svarīgāka ir ieguvuši nepieciešamība pēc rīkiem un metodēm zināšanu vizualizēšanai. Zināšanu vizualizācija ir efektīvs instruments, ko varētu arī maksimāli izmantot, kā veids, kā uzlabotu izvēļu pieņemšanu un piegādātu informāciju skaidrā un kodolīgā kaut kādā veidā.

VII. Zināšanu zinātnes rīki

Zināšanu zinātnei ir saprātīgs bezgalīgs rīku šķirne, un katram ir savas stiprās un vājās aspekti. Viens no izšķirošākajiem populārākajiem rīkiem ir:

• Apache Hadoop: izplatīta failu mašīna un pārklājumi mašīna milža mēroga zināšanu kopām.
• Apache Spark: ātra un vispārēja pielietojuma klasteru skaitļošanas mašīna.
• TensorFlow: mašīnmācīšanās bibliotēka padziļinātai apmācībai.
• scikit-mācīties: mašīnmācīšanās bibliotēka uzraudzītai un neuzraudzītai apmācībai.
• Matplotlib: Python diagrammu bibliotēka.
• Seabornn: Python statistikas diagrammu bibliotēka.

Tie ir vienkārši iespējams, vissvarīgākais daudzajiem rīkiem, kas ir lēti zināšanu zinātnei. Vienkāršākais instruments konkrētam uzdevumam iespējams, būs paļaujas uz konkrētajām projekta vajadzībām.

Zināšanu zinātnes mērķi

Zināšanu zinātne ir negaidīti augoša disciplīna izmantojot plašu pielietojumu klāstu. Viens no izšķirošākajiem visizplatītākajiem zināšanu zinātnes lietojumiem ir:

• Prognozējošā analītika
• Krāpšanas atmaskošana
• Pircēju segmentācija
• Padoma metodes
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Attēlu pamanīšana
• Runas pamanīšana
• Medicīniskā prognoze
• Pašbraucošās transportlīdzekļa

Tie ir tikai daži piemēri daudzajiem veidiem, pareizais veids, kā zināšanu zinātne notiek izmantota mūsu dzīves pastiprināšanai. Lai jūs varētu pareizais veids, kā zināšanas ir ieguvuši arvien bagātīgāki, zināšanu zinātnes potenciālie mērķi ir nemainīgs pieaugt.

IX. Zināšanu zinātnes dažas lieliskas priekšrocības

Zināšanu zinātnei ir liels skaits ieguvumu, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta produktivitāte
• Samazinātas cena
• Uzlabota patērētāju zināšanas
• Uzlabota inovācija
• Palielināta konkurences ieguvums

Ar zināšanu zinātni, korporācijas varētu arī vienkārši pieņemt labākus lēmumus, būt produktīvākiem, apgriezt cena, stiprināt patērētāju pieredzi, drīzāk īstenot jauninājumus un sagādāt konkurences dažas lieliskas priekšrocības.

J: Kas ir zināšanu zinātne?

A: Zināšanu zinātne ir studiju disciplīna, kas nodarbojas izmantojot zināšanu vākšanu, analīzi un interpretāciju, kā veids, kā gūtu ieskatu, ko varētu arī maksimāli izmantot apzinātu izvēļu pieņemšanai.

J: Kādi ir diezgan daudz zināšanu zinātnes formas?

A: Ir liels skaits diezgan daudz zināšanu zinātnes tipu, taču iespējams, vissvarīgākais visizplatītākajiem satur:

• Mašīnmācība
• Dziļa izglītība
• Lielie zināšanas
• Prognozējošā analītika
• Zināšanu vizualizācija

J: Kādas ir zināšanu zinātnes dažas lieliskas priekšrocības?

Zināšanu zinātne varētu arī piedāvāt dažādas priekšrocības, tostarp:

• Uzlabota izvēļu pieņemšana
• Paaugstināta iedarbība
• Jauni ieskati komerciāla darbībā
• Uzlabota patērētāju apkalpošana
• Paaugstināta inovācija