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有关工业机器配件的内容：为了让机器学习算法提供明智的判断和建议，底层数据库必须稳定地提供清洁、准确、详细的数据。在最近由Vanson Bourne公司进行的调查中，近一半的组织承认对数据质量服务进行了投资，以确保其数据可用于所有机器学习应用。

如果没有数据质量和整合，人工智能技术就不会继续提高癌患者的存活率，也不会使人工智能技术在国际象棋和围棋比赛中取胜，也难以改变生物化学的面貌。投资的转变侧重于确保捕获的数据具有尽可能高的质量，而不是简单地尽可能地扩大数据网的规模，这是一个明显的行业变化。

不到十年前，专用的数据质量服务和工具是一种利基服务，并且在数据繁重的业务中基本未被充分利用。现在，它们是企业高管未来计划的重中之重。随着机器学习继续以越来越高的速度发展，企业必须招募更多的数据科学家，并投资于处理此类算法的必要技术。可靠的高质量数据数据库使组织更接近将机器学习整合到他们的业务中，但如果企业的数据科学家没有正确的资源，那么这种势头将会减弱。数据科学家的建议在采取措施之前，企业必须考虑他们希望添加到其软件生态系统中的各种编程语言，同时考虑到业务的最终目标，可用的编程技能以及每种语言的质量。

研究表明，64%的组织表示，依赖机器学习来挖掘大型数据集，并预测未来事件结果的预测分析是投资机器学习的关键动力。这种预测分析功能依赖于数据科学家对适当编程语言的掌握。那么如何掌握和获得?通过学习、实验，以及向他人请教。根据2018年Tiobe Index的调查，Python成为全球编程语言之一，并已经超越其竞争对手，主要是因为其具有简单性、可读性、多功能性和灵活性。随着全球数百万人学习和使用该语言，越来越多的个人和团体在线共享程序、技巧和整个算法。Python的用户网络为希望使用和尝试Python的企业提供了大量的学习材料。基于Python的技术也在不断涌现。

3月4日，深度学习库TensorFlow的第二版Alpha发行。TensorFlow 2.0承诺继续其前任作为世界上机器学习项目之一，拥有更广泛的Python库。使用Python脚本，可以更轻松地利用数据科学社区的丰富知识和快速进步。最终，企业应该致力于提供一个基础数据基础设施，所有团队中的每个人都应该提供这些基础设施。对于商业智能团队来说，这通常是SQL(即使他们的工具生成它)，但为了成功实现这一目标，必须允许数据库科学家使用他们语言(尤其是Python)运行数据脚本。

资讯来源：汕头罗克自动化