Я окончил Университет Саймона Фрейзера в Канаде более десяти лет назад по специальности статистика и актуарная наука. В то время наука о данных только начинала распространяться в академических кругах и промышленности. Перенесемся в сегодняшний день: мы живем в совершенно ином мире. Такие модные слова, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и глубокое обучение, — это не просто тенденции, а фундаментальные технологии, формирующие отрасли, включая стартапы. Мое нынешнее предприятие https://www.globalify.xyz использует эти передовые технологии, чтобы помочь стартапам получить финансирование через нашу специализированную поисковую систему по технологиям.
В этой статье я проведу глубокое сравнение между наукой о данных, искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением, объясняя, как эти технологии могут изменить правила игры для вашего стартапа и как мы используем их для нашего текущего проекта «глобализации». ».
Наука о данных: основа современного процесса принятия решений
Наука о данных — это общий термин для различных методов, используемых для анализа больших данных. Эта дисциплина заимствует концепции из статистики, информатики и теории информации для обработки и интерпретации данных. Для стартапов наука о данных помогает понять поведение клиентов, рыночные тенденции и операционную эффективность. В Globalify мы используем методы анализа данных, чтобы понять, какие стартапы с наибольшей вероятностью получат финансирование, что позволяет венчурным капиталистам делать более разумные инвестиции.
ИИ: мозг, обеспечивающий автоматизацию
Целью искусственного интеллекта является создание машин, способных имитировать человеческий интеллект. В контексте стартапа ИИ может автоматизировать повседневные задачи, помогать в обслуживании клиентов и предоставлять полезную информацию на основе алгоритмов прогнозирования. Мы используем возможности искусственного интеллекта для совершенствования наших алгоритмов поиска, тем самым более эффективно выявляя потенциальных единорогов в экосистеме стартапов.
Машинное обучение: обучение компьютеров обучению на основе данных
Машинное обучение, подвид искусственного интеллекта, ориентировано на создание алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на данных. В отличие от традиционного программирования, где вы устанавливаете явные правила, машинное обучение…
