2017年数据领域的八大发展趋势分析

本文摘要：智能硬件网讯在2017年数据社区将不会有大量的机会经常出现，并预示一些危机性的挑战，下面是对上述问题的纵观。1．更好的数据科学家将开始用于深度自学纵观2016年深度自学领域所获得的主要成就，与那些让深度自学显得更为非常简单的工具公布，以及必要让现有大数据平台和架构统合在一起的工具。显而易见，数据科学家在2017年已被迫自由选择深度自学，因为通过它可实现的价值早已愈来愈多。

智能硬件网讯在2017年数据社区将不会有大量的机会经常出现，并预示一些危机性的挑战，下面是对上述问题的纵观。1．更好的数据科学家将开始用于深度自学纵观2016年深度自学领域所获得的主要成就，与那些让深度自学显得更为非常简单的工具公布，以及必要让现有大数据平台和架构统合在一起的工具。显而易见，数据科学家在2017年已被迫自由选择深度自学，因为通过它可实现的价值早已愈来愈多。

想到时间序列和事件数据（还包括出现异常检测），物联网以及传感器涉及的数据分析，语音辨识，以及文本挖出引荐，深度自学的用例还有很多。

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