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有關工業機器配件的內容：為了讓機器學習算法提供明智的判斷和建議，底層數據庫必須穩定地提供清潔、準確、詳細的數據。在最近由Vanson Bourne公司進行的調查中，近一半的組織承認對數據質量服務進行了投資，以確保其數據可用于所有機器學習應用。
如果沒有數據質量和整合，人工智能技術就不會繼續提高癌患者的存活率，也不會使人工智能技術在國際象棋和圍棋比賽中取勝，也難以改變生物化學的面貌。投資的轉變側重于確保捕獲的數據具有盡可能高的質量，而不是簡單地盡可能地擴大數據網的規模，這是一個明顯的行業變化。
不到十年前，專用的數據質量服務和工具是一種利基服務，并且在數據繁重的業務中基本未被充分利用。現在，它們是企業高管未來計劃的重中之重。隨著機器學習繼續以越來越高的速度發展，企業必須招募更多的數據科學家，并投資于處理此類算法的必要技術。可靠的高質量數據數據庫使組織更接近將機器學習整合到他們的業務中，但如果企業的數據科學家沒有正確的資源，那么這種勢頭將會減弱。數據科學家的建議在采取措施之前，企業必須考慮他們希望添加到其軟件生態系統中的各種編程語言，同時考慮到業務的最終目標，可用的編程技能以及每種語言的質量。
研究表明，64%的組織表示，依賴機器學習來挖掘大型數據集，并預測未來事件結果的預測分析是投資機器學習的關鍵動力。這種預測分析功能依賴于數據科學家對適當編程語言的掌握。那么如何掌握和獲得?通過學習、實驗，以及向他人請教。根據2018年Tiobe Index的調查，Python成為全球***的編程語言之一，并已經超越其競爭對手，主要是因為其具有簡單性、可讀性、多功能性和靈活性。隨著全球數百萬人學習和使用該語言，越來越多的個人和團體在線共享程序、技巧和整個算法。Python的用戶網絡為希望使用和嘗試Python的企業提供了大量的學習材料。基于Python的技術也在不斷涌現。
3月4日，深度學習庫TensorFlow的第二版Alpha發行。TensorFlow 2.0承諾繼續其前任作為世界上****的機器學習項目之一，擁有更廣泛的Python庫。使用Python腳本，可以更輕松地利用數據科學社區的豐富知識和快速進步。最終，企業應該致力于提供一個基礎數據基礎設施，所有團隊中的每個人都應該提供這些基礎設施。對于商業智能團隊來說，這通常是SQL(即使他們的工具生成它)，但為了成功實現這一目標，必須允許數據庫科學家使用他們的**語言(尤其是Python)運行數據腳本。
資訊來源：汕頭羅克自動化
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