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產品新知

2020.10.23

RapidMiner

The Forrester Wave™ 在2020年最新一期的評估報告中,將RapidMiner,SAS,與IBM並列為預測分析與機器學習方案的領導者。報告中特別強調RapidMiner雖然提供相當友善的操作介面設計,但也沒有因此犧牲了資料科學應有的嚴謹。

2020.10.16

Stata

Stata原廠影片教學: 用Stata做簡單線性迴歸 (Simple Linear Regression)

2020.10.07

Stata

使用者可以在Stata中使用Python並透過呼叫Internet API存取資料、處理JSON資料、建立3D圖形、使用機器學習與人工智慧演算法尋找資料的模式;可以在Stata和Python之間無縫完成這些操作,就如同以往使用Stata執行的分析。

2020.10.07

Mathematica

人工智慧令人值得注意的貢獻之一是用深度學習的人工神經網路來創造藝術作品,產生影像、文字與聲音。生成對抗網路 (GAN) 是一種訓練生成網路的方法,該網路可以從潛在種子中生成看上去逼真的假樣本…

2020.10.06

RapidMiner

現階段人工智慧與機器學習技術快速的發展,不過以普及率來說還尚在早期階段,究竟其限制有哪些?

2020.08.27

RapidMiner

先前Anaconda針對企業用戶進行了一次資料科學專案的調查,這項調查歸納出4種不同面向的挑戰,而Anaconda也根據這些挑戰提出對應的改善方案 1. 定義資料科學專案提供的價值 2. 各式工具軟體及環境的整合 3. 團隊的定位/解決問題能力不足 4. 移除偏見及解釋預測模型

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