AI的企业应用程序所称赞的有形的商业价值几乎总是来自于数据科学

尽管重点是巩固各种形式的AI

从其知识库到其统计基础的操作一致性，但数据科学是通过扩展涉及这些任务的数据种类来支撑此行动的默认力量，如果公司想在数据科学领域取胜，那么他们真的必须认真对待所有类型的数据的广度和多样性，而不仅是那些适合统计技术的数据，通过利用可用的全部数据，组织可以探索数据科学的边界，以掌握智能功能的创建，可解释性，数据准备，模型标准化和选择-几乎所有这些都为AI企业部署带来明显优势。

智能特征生成

感知或计算机可见的机器学习数据直接调用了AI的统计基础，建立机器学习模型的前提是要识别一些特征，这些特征可以提高计算机视觉应用的模型准确性，例如，监视工业Internet中装配线过程中的缺陷，SAS高级分析，智能功能的创建来自对领域重要的事物以及我们如何处理这些数据，丰富特征识别的众多方法中的一些涉及。

1、峰值和距离：可穿戴设备用例，其中流数据以周期性模式出现，当辨别特征以查看患者是否患有特定的心脏病时，您可以应用降噪技术，然后查看循环模式并进行分析以找到峰并测量峰之间的距离，特征在于峰之间的距离。

2、简化的查询：支持AI知识库的图形设置中的实体事件模型极大地简化了架构，并缩短了查询的长度以遍历它们，从而代表了与关键实体（例如客户，患者或产品）有关的无尽时间事件，如果你有没有实体的事件模型一个复杂的图形，然后如果你想提取特征的机器学习，你必须编写复杂的查询，使用这种方法，您可以编写简单的查询来获取数据，特征

3、数据库：利用特定的数据库进行特征生成是数据科学的新兴发展。涉及计算机视觉的自动驾驶汽车用例，其中特征捆绑到场景中，并以图形方式进行表示或表示，场景可以包含其他场景，通过基于规则和统计的方法提取特征，场景代表特定的驾驶场景，例如行人过马路，对于车辆任务是了解在这种情况下的适当响应，对于计算机视觉来说，这大概是一些功能的选择，但是它们是在空间和时间上排列的。

对于快速变化的数据

例如电子商务交易，推荐或物联网应用程序，准确的功能标识取决于所引用的降噪，数据科学家采用类似于聚类的无监督学习技术来减少训练模型的变量，像主成分分析这样的降维方法“实际上可以将背景与视频中或任何矩阵的运动部分分开”，图形嵌入在执行此任务和其他关键数据科学工作中正受到越来越多的关注，这些工作是“利用图形的性质进行预测和推断，以了解产品或人之间的相似性”，应用知识图的优势包括。

减少数据准备时间：图形嵌入缩写了精巧的管道

这些管道垄断了数据科学家准备数据（而不是分析数据）的时间，将数据传输到Python这样的机器学习工具中需要大量的编程和时间，但是在图形数据库中执行与最终不必继续从图形中提取数据并进入管道相比，您可以更快，更迭代地完成此任务，矩阵支持：必须对数据进行矢量化处理才能在机器学习模型中使用，具有矩阵支持的图形使组织能够将数据从图形表示转换为矩阵，随后他们可以执行“ PCA”之类的功能，“ PCA”使您可以看到事物之间的相关性；数据集的不同部分之间是如何关联的。

粒度特征工程图形也是输入机器学习分析结果（如聚类）的理想选择

用于细化特征和训练模型的其他方面，在这方面，使用图更有效的方法是，将您所学的输出尤其是无监督学习的结果输出到图中，可解释性，可解释性问题，与可解释性，模型偏见和公平的人工智能相关，仍然有可能从统计AI部署中损害任何企业价值，尽管如此，通过将AI的统计方面与知识方面相结合，企业可以始终克服这一障碍，可解释性危机实际上是人们信任这些系统的能力，克拉克观察到，解决可解释性危机的唯一真正解决方案是将逻辑模型或基于规则的形式主义补充到统计模型中的混合技术，因此，无论计算机在做什么以获取答案，对该答案的解释都是人们可以理解的，接下来来年数据科学家的首要任务之一就是利用基于规则学习的AI知识基础来增强机器学习。

这样做将扩展数据科学必须涵盖的数据类型和技术

概念性或分类性数据，这是关于人与人之间存在的概念或类别，利用逻辑规则利用这些数据的业务实用程序可促进机器学习的实际应用中的可解释性，大多数业务数据并没有真正进入那种可感知的或计算机可见的[品种]；它来得更加明确，有风险的贷款是什么，有风险的购买是什么，或者从风险和分析的角度来看，此人是对企业的内部威胁，或者如果智利发生地震，我们供应链中受风险最大的部分是什么？ 通过统计AI与符号推理，语义推断。

样板标准

除了诸如随机森林之类的方法或诸如梯度提升之类的集成技术之外，巨大的多层神经网络结果也被证明是最难解释的，尤其是在深度学习的计算和规模方面，企业可以通过考虑以下因素来标准化这些模型和其他模型，以最大程度地部署，开放式神经网络交换ONNX是用于交换深度学习模型的环境标准，ONNX的使用范围很广，人们可以在专有框架中开发模型，然后其他人可以将其引入开源，并将我的模型用作初步指标并对其环境进行进一步培训。

自动调谐数据科学家可以通过选择

构建具有很少调整参数并且默认添加最佳值的算法来加快针对机器学习模型的参数调整的潜在繁琐任务，我们在其中放置了另一种算法，以查看最佳调整参数是什么，并尝试不增加参数，此方法对于IoT设备上的较小尺寸模型有效。

递归神经网络（RNN）：RNN可以很好地用于预测和文本分析，是因为它们查看一系列数据点，对话是口语的代名词，它具有顺序。

卷积神经网络（CNN）：CNN的主要用例之一是计算机视觉他们今天看到的东西比人类要好，所以它们非常适合图像分析，并且有很多用例。

数据科学将越来越优先考虑将整个数据和AI方法

包括其统计和知识库的各个方面集成到整个企业的日常部署中，利用可供数据科学家使用的全部技术和信息，将大大改善特征生成，数据准备和可解释性。

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（编辑：555手机网）

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