Ein Zitat von Tatiana Schlossberg

Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz erweisen sich als besonders nützlich im Ozean, wo es sowohl so viele Daten – große Oberflächen, große Tiefen – als auch nicht genügend Daten gibt, dass es zu teuer und nicht unbedingt sinnvoll ist, Proben jeglicher Art zu sammeln überall.
Daten allein sind nicht nützlich. Daten sind nur dann nützlich, wenn sie für den öffentlichen Nutzen genutzt werden können.
Big Data wird von Menschen schon seit langem genutzt – nur in stationären Anwendungen. Versicherungen und standardisierte Tests sind Beispiele für Big Data aus der Zeit vor dem Internet.
Nehmen Sie ein beliebiges altes Klassifizierungsproblem, bei dem Sie viele Daten haben, und es wird durch Deep Learning gelöst. Es wird Tausende von Anwendungen für Deep Learning geben.
Wenn Wissenschaftler anderer Meinung sind, liegt das daran, dass wir nicht über ausreichende Daten verfügen. Dann können wir uns darauf einigen, welche Art von Daten wir erhalten; wir bekommen die Daten; und die Daten lösen das Problem. Entweder habe ich recht, oder du hast recht, oder wir liegen beide falsch. Und wir machen weiter. Eine solche Konfliktlösung gibt es weder in der Politik noch in der Religion.
Daten sind keine Informationen. ... Informationen sind im Gegensatz zu Daten nützlich. Während zwischen Daten und Informationen eine Kluft besteht, klafft zwischen Information und Wissen ein weiter Ozean. Es sind nicht Informationen, die das Getriebe in unserem Gehirn drehen, sondern Ideen, Erfindungen und Inspiration. Wissen – nicht Information – setzt Verständnis voraus. Und jenseits des Wissens liegt das, was wir suchen sollten: Weisheit.
Vergessen Sie künstliche Intelligenz – in der schönen neuen Welt der Big Data sollten wir vor künstlicher Idiotie Ausschau halten.
Mit unseren Datenlösungen werden wir die Bedeutung fortschrittlicher Analysen völlig verändern. Bei uns geht es um maschinelles Lernen, bei dem es darum geht, fortgeschrittene Analysen und statistisches maschinelles Lernen wirklich überall in datenwissenschaftliche Abteilungen zu bringen.
Mit zu wenigen Daten können Sie keine vertrauenswürdigen Schlussfolgerungen ziehen. Bei einer Menge Daten werden Sie auf Beziehungen stoßen, die nicht real sind ... Bei Big Data geht es nicht um Bits, sondern um Talent.
Rob Engle und mir geht es darum, nützliche Implikationen aus Wirtschaftsdaten zu extrahieren, daher sind die Eigenschaften der Daten von besonderer Bedeutung.
Oft denken Menschen, dass individuelle Daten das Wertvollste sind, was sie sammeln können. Aber es nützt nichts zu wissen, was ich mache oder wo ich bin, es sei denn, man interessiert sich besonders für mich, was seltsam ist. Aber es ist sehr nützlich zu wissen, was eine Bevölkerungsgruppe tut.
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, einem lebendigen Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz (KI).
„The Human Face of Big Data“ enthält eine Reihe faszinierender Geschichten, die einige der innovativsten Datenanwendungen darstellen, die unsere Zukunft prägen.
Der größte Fehler ist die übermäßige Abhängigkeit von Daten. Manager werden sagen, wenn keine Daten vorliegen, können sie keine Maßnahmen ergreifen. Es liegen jedoch nur Daten über die Vergangenheit vor. Wenn die Daten schlüssig sind, ist es zu spät, auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen Maßnahmen zu ergreifen.
Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.
Der Klimawandel macht maschinelles Lernen auch noch wertvoller: Viele der den Wissenschaftlern zur Verfügung stehenden Daten sind nicht mehr unbedingt korrekt, da Tiere ihre Lebensräume verschieben, Temperaturen steigen und Strömungen sich ändern. Wenn sich Arten bewegen, wird die Verwaltung der Populationen noch wichtiger.
Gehen Sie raus und sammeln Sie Daten, und anstatt die Antwort zu wissen, schauen Sie sich einfach die Daten an und prüfen Sie, ob die Daten Ihnen etwas sagen. Wenn wir das mit Unternehmen machen dürfen, ist das fast magisch.
Diese Website verwendet Cookies, um Ihnen das bestmögliche Erlebnis zu bieten. Mehr Info...
Habe es!