[Машинное обучение, Программирование, Учебный процесс в IT] Data Science, ИИ и машинное обучение без программирования (перевод)
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Независимо от уровня вашей экспертизы, если вы хотите эффективно работать с данными и получать от этого удовольствие, вам необходимо знать о методах, не требующих написания кода.
Методы работы с данными, не требующие программирования, стали очень популярными и незаменимыми в наш информационный век. Если вы пользуетесь этими методами, то это не значит, что вы не умеете программировать. На самом деле, для работы с этими методами, вам необходимо иметь определенные навыки написания кода. Data Science и искусственный интеллект – довольно сложные области для применения методов, не требующих написания кода, но ряд компаний и стартапов смогли использовать всю мощь искусственного интеллекта, чтобы раздвинуть границы технологий. Теперь утомительные задачи очистки данных и формирования прогнозов могут быть автоматизированы – и для этого не придется программировать. Obviously AI – одна из ведущих компаний, которой удалось создать платформу, дающую возможность специалистам в области Data Science и ИИ делать свою работу, не прибегая к написанию программного кода.
Зачем использовать методы, не требующие написания кода?
Возможно, вам интересно, почему я предлагаю специалистам в области Data Science и ИИ начать пользоваться методами работы «без кода». В этом посте я собираюсь рассказать о многочисленных преимуществах, которые дает использование подобных методов. Впрочем, следует отметить, что такой подход предназначен не для того, чтобы заменить традиционные методы написания программ, а для того, чтобы дополнить и улучшить работу, которую выполняют специалисты в области Data Science и инженеры по искусственному интеллекту.
Это супер-быстро
Использование методов работы без написания кода (подобных тем, что предлагает Obviously AI) дает вам гибкость в работе и позволяет в 5 раз сократить времязатраты на решение задач, требующих написания специальных программ. С помощью методов работы «без кода» вы можете сэкономить много времени при очистке и обработке данных, и вы можете использовать это время для внесения других исправлений, что позволит вам добиться максимальной продуктивности. Также Obviously AI дает вам возможность делать потрясающе точные прогнозы на основе ваших данных! Хорошее знание концепций, связанных с областью вашей работы, также является плюсом и поможет вам понять результаты вашего прогнозирования, сделанного с помощью инструментов вроде Obviously AI.
Это весело и интересно
Использование методов работы “без кода” может быть интересным. Obviously AI имеет очень привлекательный пользовательский интерфейс, который дает вам постоянное ощущение вовлеченности в работу. Вы буквально можете видеть увлекательные визуализации по мере того, как очищаете свои данные или делаете прогнозы на их основе. По сравнению с традиционными методами, работа с данными без написания собственных программ увлекает и помогает вам сконцентрироваться на текущей задаче.
Это повышает производительность
Сочетание хорошей теоретической базы и понимания концепций и принципов программирования повышает производительность труда при использовании инструментов, не требующих написания кода. Причина в том, что работа может быть выполнена очень быстро, а вы можете концентрироваться на конкретных задачах, не распыляя свое внимание. Вы можете работать с большими объемами данных в считанные секунды и автоматизировать целый ряд задач, что сэкономит вам кучу времени и избавит от лишнего стресса. Машинное обучение без написания кода позволяет предприятиям сосредоточиться на принятии решений и реализации конкретных мер, при этом работая над нужными им технологиями ИИ без разработки громоздкой инфраструктуры.
Про Obviously AI
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Obviously AI упростила методы работы с технологиями машинного обучения до трех этапов. Теперь вы можете загрузить данные, нажать пару кнопок и сформировать прогнозы на основе своих данных, не написав ни строки кода. Эта платформа позволяет использовать машинное обучение кому угодно и делает его легким для всех, независимо от технической подготовки. Прогнозируйте доходы, оптимизируйте цепочку поставок, персонализируйте маркетинг, создавайте персоналии. Теперь вы можете знать, что будет дальше. Узнайте большездесь.
Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:
- Обучение профессии Data Science с нуля (12 месяцев)
- Профессия аналитика с любым стартовым уровнем (9 месяцев)
- Курс по Machine Learning (12 недель)
- Курс «Python для веб-разработки» (9 месяцев)
- Курс по DevOps (12 месяцев)
- Профессия Веб-разработчик (8 месяцев)
Читать еще
- Тренды в Data Scienсe 2020
- Data Science умерла. Да здравствует Business Science
- Крутые Data Scientist не тратят время на статистику
- Как стать Data Scientist без онлайн-курсов
- 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
- Data Science для гуманитариев: что такое «data»
- Data Scienсe на стероидах: знакомство с Decision Intelligence
===========
Источник:
habr.com
===========
===========
Автор оригинала: Jerry Buaba
===========Похожие новости:
- [Natural Language Processing, Искусственный интеллект, Машинное обучение] Искусственный интеллект в области юриспруденции. Статья 2
- [Алгоритмы, Программирование] Алгоритм Джонсона на орграфе с отрицательными дугами
- [JavaScript, Программирование, Разработка веб-сайтов] 155 вопросов по JavaScript
- [Дизайн, Учебный процесс в IT] В онлайн-школе Bang Bang Education 13 — 26 июля пройдут дни открытых дверей
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение] Deep Learning: как это работает? Часть 2
- [Swift, Изучение языков, Программирование, Разработка мобильных приложений, Разработка под iOS] Делегаты и колбэки в Swift простым языком. Что же такое этот delegate, и как работает callback
- [Системное программирование, Программирование микроконтроллеров, Компьютерное железо] Делаем голову шинного USB-анализатора на базе комплекса Redd
- [Анализ и проектирование систем, Микросервисы, Программирование, Управление разработкой] Архитектура — Декларативна. Реализация — Императивна. Все остальное — Бюрократия
- [Big Data, Python, Визуализация данных, Учебный процесс в IT] Продвинутый уровень визуализации данных для Data Science на Python (перевод)
- [GitHub, Машинное обучение] Data Science блог с помощью fastpages
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_programmirovanie (Программирование), #_uchebnyj_protsess_v_it (Учебный процесс в IT), #_data_science, #_blog_kompanii_skillfactory (
Блог компании SkillFactory
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_programmirovanie (
Программирование
), #_uchebnyj_protsess_v_it (
Учебный процесс в IT
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 21:10
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Независимо от уровня вашей экспертизы, если вы хотите эффективно работать с данными и получать от этого удовольствие, вам необходимо знать о методах, не требующих написания кода.  Методы работы с данными, не требующие программирования, стали очень популярными и незаменимыми в наш информационный век. Если вы пользуетесь этими методами, то это не значит, что вы не умеете программировать. На самом деле, для работы с этими методами, вам необходимо иметь определенные навыки написания кода. Data Science и искусственный интеллект – довольно сложные области для применения методов, не требующих написания кода, но ряд компаний и стартапов смогли использовать всю мощь искусственного интеллекта, чтобы раздвинуть границы технологий. Теперь утомительные задачи очистки данных и формирования прогнозов могут быть автоматизированы – и для этого не придется программировать. Obviously AI – одна из ведущих компаний, которой удалось создать платформу, дающую возможность специалистам в области Data Science и ИИ делать свою работу, не прибегая к написанию программного кода. Зачем использовать методы, не требующие написания кода? Возможно, вам интересно, почему я предлагаю специалистам в области Data Science и ИИ начать пользоваться методами работы «без кода». В этом посте я собираюсь рассказать о многочисленных преимуществах, которые дает использование подобных методов. Впрочем, следует отметить, что такой подход предназначен не для того, чтобы заменить традиционные методы написания программ, а для того, чтобы дополнить и улучшить работу, которую выполняют специалисты в области Data Science и инженеры по искусственному интеллекту.  Это супер-быстро Использование методов работы без написания кода (подобных тем, что предлагает Obviously AI) дает вам гибкость в работе и позволяет в 5 раз сократить времязатраты на решение задач, требующих написания специальных программ. С помощью методов работы «без кода» вы можете сэкономить много времени при очистке и обработке данных, и вы можете использовать это время для внесения других исправлений, что позволит вам добиться максимальной продуктивности. Также Obviously AI дает вам возможность делать потрясающе точные прогнозы на основе ваших данных! Хорошее знание концепций, связанных с областью вашей работы, также является плюсом и поможет вам понять результаты вашего прогнозирования, сделанного с помощью инструментов вроде Obviously AI. Это весело и интересно Использование методов работы “без кода” может быть интересным. Obviously AI имеет очень привлекательный пользовательский интерфейс, который дает вам постоянное ощущение вовлеченности в работу. Вы буквально можете видеть увлекательные визуализации по мере того, как очищаете свои данные или делаете прогнозы на их основе. По сравнению с традиционными методами, работа с данными без написания собственных программ увлекает и помогает вам сконцентрироваться на текущей задаче. Это повышает производительность Сочетание хорошей теоретической базы и понимания концепций и принципов программирования повышает производительность труда при использовании инструментов, не требующих написания кода. Причина в том, что работа может быть выполнена очень быстро, а вы можете концентрироваться на конкретных задачах, не распыляя свое внимание. Вы можете работать с большими объемами данных в считанные секунды и автоматизировать целый ряд задач, что сэкономит вам кучу времени и избавит от лишнего стресса. Машинное обучение без написания кода позволяет предприятиям сосредоточиться на принятии решений и реализации конкретных мер, при этом работая над нужными им технологиями ИИ без разработки громоздкой инфраструктуры. Про Obviously AI Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Obviously AI упростила методы работы с технологиями машинного обучения до трех этапов. Теперь вы можете загрузить данные, нажать пару кнопок и сформировать прогнозы на основе своих данных, не написав ни строки кода. Эта платформа позволяет использовать машинное обучение кому угодно и делает его легким для всех, независимо от технической подготовки. Прогнозируйте доходы, оптимизируйте цепочку поставок, персонализируйте маркетинг, создавайте персоналии. Теперь вы можете знать, что будет дальше. Узнайте большездесь.  Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:
Читать еще
=========== Источник: habr.com =========== =========== Автор оригинала: Jerry Buaba ===========Похожие новости:
Блог компании SkillFactory ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_programmirovanie ( Программирование ), #_uchebnyj_protsess_v_it ( Учебный процесс в IT ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 21:10
Часовой пояс: UTC + 5