2016美国大选预测失败意味着什么?14位专家帮你分析数据科学的未来
本文转自雷锋网,作者恒亮,原文链接:2016美国大选预测失败意味着什么?14位专家帮你分析数据科学的未来。 2016年眼看就要结束,外媒KDnuggets近期就机器学习、人工智能、大数据、数据科学和预测分析等领域在2016年取得的主要发展,以及2017年可能发生的变化趋势,询问了业内诸多的专家学者,组成了一个系列文章。 本文中一共采访了14位数据科学和预测分析领域的专家。除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外,他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国总统大选结果预测失败一事,表达了目前预测分析技术的局限,以及对于原始数据可靠性的担忧。 下为译文 1. Kirk D. Borne,Booz Allen Hamilton咨询公司首席数据科学家,天体物理学博士,数据科学领域顶尖的影响力人物。 2016年,我看到了下面几项和数据科学相关的重大发展: 随着更多自主分析工具的出现,诞生了更多的平民数据科学家。 深度学习技术被应用在越来越多的领域,包括文本分析。 由人工智能驱动的智能聊天机器人开始在一些客服中心和售后中心试点。 越来越多的企业/机构开始认识到大数据和数据科学...