หลังจากหลายปีแห่งการโฆษณาชวนเชื่อ ในที่สุดปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก็มาถึงแล้ว องค์กรทุกประเภทและทุกขนาดกำลังเร่งบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจเพื่อทำให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และทำกำไรได้มากขึ้น ก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นสองอาชีพที่น่าตื่นเต้นและล้ำสมัยที่สุดในด้านเทคโนโลยี ในขณะที่ทั้งสองเกี่ยวข้องกับการตระหนักถึงคำมั่นสัญญาของ AI ในธุรกิจ การเลือกระหว่างการเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจว่าบทบาททั้งสองแตกต่างกันอย่างไร และทั้งสองบทบาทส่งเสริมซึ่งกันและกันอย่างไร
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสมาชิกของทีมที่อยู่เบื้องหลังบริษัท แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง (ML). แต่ละตำแหน่งจะปฏิบัติหน้าที่ที่สำคัญในการพัฒนา การใช้งาน และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง
แต่บทบาท ชุดทักษะ และความรับผิดชอบของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความแตกต่างกันในลักษณะที่สำคัญ การทำความเข้าใจความแตกต่างและความคล้ายคลึงของทั้งสองตำแหน่งจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าบทบาทใดเหมาะสมกับเป้าหมายทางอาชีพของคุณมากกว่า
บทบาทของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เป้าหมายของการเรียนรู้ของเครื่องและกิจกรรมที่ใช้ AI อื่นๆ คือการสร้างแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ช่วยยกระดับชีวิตของเรา ไม่ว่าจะเป็นในการตั้งค่าธุรกิจหรือในกิจกรรมประจำวันนอกที่ทำงาน วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญต่อการออกแบบและการใช้ระบบอัจฉริยะที่จะปรับปรุงตามธรรมชาติเมื่อเวลาผ่านไป ไม่ว่าจะได้รับความช่วยเหลือจากมนุษย์หรือไม่ก็ตาม
วิธีหนึ่งในการแยกแยะบทบาทของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการออกแบบระบบอัจฉริยะคือการมองนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในฐานะสถาปนิกของโครงสร้าง และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในฐานะผู้สร้างที่แปลงพิมพ์เขียวและแบบจำลองให้เป็นระบบที่ใช้งานได้
เหล่านี้เป็นหนึ่งใน หน้าที่หลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในการสร้างระบบอัจฉริยะ:
- พิจารณาว่าปัญหาทางธุรกิจใดเหมาะสำหรับโซลูชัน ML
- เห็นภาพหลายขั้นตอนของ วงจรชีวิตของ ML (การรวบรวมข้อมูล การเตรียมข้อมูล การถกเถียงข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การฝึกอบรมการสร้างแบบจำลอง การทดสอบแบบจำลอง การปรับใช้)
- ออกแบบอัลกอริทึมและแบบจำลองข้อมูลที่กำหนดเอง
- ระบุชุดข้อมูลเสริมและสร้าง ข้อมูลสังเคราะห์ ที่โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (DL) ต้องการ
- กำหนดข้อกำหนดคำอธิบายประกอบข้อมูลของระบบ
- รักษาการสื่อสารอย่างต่อเนื่องกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด
- สร้างเครื่องมือแบบกำหนดเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์การสร้างแบบจำลอง
ในทางตรงกันข้าม บทบาทของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเน้นการปรับใช้และการทำงานของโมเดล ML และ DL:
- ปรับใช้และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML และ DL ในการตั้งค่าการใช้งานจริง
- ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลเพื่อจัดการกับเวลาแฝง หน่วยความจำ ทรูพุต และพารามิเตอร์การทำงานอื่นๆ
- ทำการทดสอบการอนุมานบน CPU, GPU, อุปกรณ์ Edge และฮาร์ดแวร์อื่นๆ
- ดูแลรักษาและดีบักโมเดล ML และ DL
- จัดการการควบคุมเวอร์ชันสำหรับโมเดล ข้อมูลเมตา และการทดลอง
- เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์โมเดลโดยใช้เครื่องมือที่กำหนดเอง
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีส่วนเกี่ยวข้องโดยตรงกับ การวิเคราะห์และการตีความข้อมูลเชิงลึก สกัดจากแบบจำลอง ML และ DL โดยใช้เทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ในข้อมูล
วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงพึ่งพาพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมและวิศวกรรมมากขึ้นเพื่อเปลี่ยนแนวคิดด้านวิทยาการข้อมูลให้เป็นระบบการทำงานที่ยืดหยุ่น ปรับขนาดได้ และโปร่งใส
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ทักษะ การศึกษา และความรับผิดชอบ
คุณวุฒิที่จำเป็นสำหรับการประกอบอาชีพด้านวิศวกรรมการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความทับซ้อนกันอยู่เป็นจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น ทั้งสองสาขาจำเป็นต้องมีความเฉียบแหลมทางเทคนิค การคิดเชิงวิเคราะห์ และทักษะในการแก้ปัญหา พวกเขายังต้องอาศัยประสบการณ์การเขียนโปรแกรมที่โดยทั่วไปจะรวมถึงการเขียนโปรแกรม Python และ R ระบบคลาวด์ (AWS, Microsoft Azure และ Google Cloud Platform หรือ GPC) และ การจัดเก็บข้อมูลเมตา และการเพิ่มประสิทธิภาพ
สิ่งที่สำคัญมากกว่าความคล้ายคลึงกันในการศึกษาและทักษะของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือความแตกต่างในภูมิหลังด้านเทคนิคและการศึกษา:
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องเชี่ยวชาญด้านสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การสื่อสารทั้งทางลายลักษณ์อักษรและวาจา และการนำเสนอ
- วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และแนวคิดที่เป็นรากฐานของแบบจำลอง ML และ DL
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะมีขอบเขตที่กว้างกว่า ทักษะที่ยาก มากกว่าวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงประสบการณ์เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ทางสถิติและคณิตศาสตร์ ภาษาคิวรี เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล การจัดการฐานข้อมูล Microsoft Excel และการถกเถียงข้อมูล
พื้นที่ เกณฑ์ที่สำคัญที่สุด สำหรับวิศวกร Machine Learning ได้รวมความรู้เกี่ยวกับ กรอบงาน ML และ ไลบรารี MLโครงสร้างข้อมูล เทคนิคการสร้างแบบจำลองข้อมูล และสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
สิ่งเหล่านี้เป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับก อาชีพวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง:
- ระบบปฏิบัติการลีนุกซ์/ยูนิกซ์
- ภาษาการเขียนโปรแกรม Java, C และ C++
- สถาปัตยกรรม GPU และการเขียนโปรแกรม CUDA
- การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการประเมิน
- สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
- คอมพิวเตอร์แบบกระจาย
- เสริมการเรียนรู้
- สปาร์คและ Hadoop การเขียนโปรแกรม
พื้นที่ ชุดทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ครอบคลุมพื้นที่เหล่านี้:
- การเข้ารหัส SQL และ Python
- การออกแบบและการเขียนโปรแกรมฐานข้อมูล รวมถึงฐานข้อมูล NoSQL และคลาวด์
- เครื่องมือรวบรวมและทำความสะอาดข้อมูล รวมถึงเครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI)
- เครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติ เช่น SPSS, Matlab และ SAS
- การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนา การวินิจฉัย การพยากรณ์ และเชิงกำหนด
- พีชคณิตเชิงเส้นและแคลคูลัส
- การสร้างโมเดล ML
- เครื่องมือตรวจสอบและปรับใช้โมเดล (SAS, Neptune, Kubeflow และ Google AI)
- เครื่องมือพัฒนา API เช่น Amazon AWS (Amazon API Gateway) และ IBM Cloud (IBM API Connect)
สำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา (BLS) ชี้ว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลส่วนใหญ่ มีปริญญาโท หรือปริญญาเอกในสาขาคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ธุรกิจ หรือวิศวกรรมศาสตร์ (กลุ่มบีแอลเอส วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ภายใต้ประเภทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) ภาษาโปรแกรม ที่ถือว่าจำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ Python, R, SQL, Git และ GitHub
วิศวกรด้าน Machine Learning คาดว่าจะเป็น มีความเชี่ยวชาญใน Java, R, Python และ C ++รวมถึงในการใช้ไลบรารี ML เช่น CNTK ของ Microsoft, MLlib ของ Apache Spark และ TensorFlow ของ Google พวกเขายังคาดหวังให้มีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับ Web API และไลบรารี API แบบไดนามิกและแบบคงที่
Outlook สำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
BLS คาดการณ์ว่าจำนวนตำแหน่งงานว่างสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะมี เพิ่มขึ้น 36% ระหว่างปี 2021 ถึง 2031 ซึ่งเร็วกว่าการเติบโตเฉลี่ยในทุกอาชีพมาก
เวทีเศรษฐกิจโลก”รายงานอนาคตของงาน 2023” จัดให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหนึ่งในงานที่เติบโตเร็วที่สุด โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ย 30% ต่อปีจนถึงปี 2027 รายงานชี้ให้เห็นว่า 42% ของบริษัทที่สำรวจตั้งใจที่จะจัดลำดับความสำคัญในการฝึกอบรมพนักงานให้นำ AI และข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ในครั้งต่อไป ห้าปี.
การประมาณการเงินเดือนสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมถึง BLS ที่รายงานด้วย ค่าจ้างรายปีเฉลี่ย $100,910 ณ เดือนพฤษภาคม 2021 และการสำรวจของ PayScale ระบุว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฐานเงินเดือนเฉลี่ย 99,344 เหรียญสหรัฐ ในปี 2023 ภายในช่วง 71,000 ดอลลาร์และ 138,000 ดอลลาร์ต่อปี
ในทางตรงกันข้าม PayScale ทำให้ เงินเดือนฐานเฉลี่ยของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ที่ $115,243 ในช่วงตั้งแต่ประมาณ $80,000 ถึง $157,000 ต่อปี
จากข้อมูลของ PayScale ทักษะที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อเงินเดือนของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคือการประมวลผลภาพ (สูงกว่าค่าเฉลี่ย 26%) การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (สูงกว่า 22%) DevOps (สูงกว่า 22%) และ Scala (20% สูงกว่า)
เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการส่งเสริมโดยการมีทักษะในการเขียนโปรแกรม C++ (สูงกว่าค่าเฉลี่ย 42%) ความปลอดภัยทางไซเบอร์ (สูงกว่า 39%) การวิเคราะห์การวิจัย (สูงกว่า 26%) ไลบรารีซอฟต์แวร์ PyTorch (สูงกว่า 24%) และการคาดการณ์ (สูงกว่า 22%) ).
สาขาที่กำลังเติบโตสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการคำนวณควอนตัมโดยเฉพาะ ควอนตัมสารสนเทศศาสตร์ – ซึ่งต้องใช้ความรู้เกี่ยวกับกลศาสตร์ควอนตัมและการใช้อัลกอริธึมควอนตัมในแอปพลิเคชันการแก้ปัญหา
ในทำนองเดียวกัน วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงสามารถคาดหวังว่าโอกาสในการทำงานจะเพิ่มขึ้นในปีต่อๆ ไปอันเป็นผลมาจากการถือกำเนิดของ AI กำเนิดซึ่งคาดว่าจะเพิ่ม มูลค่าทางเศรษฐกิจสูงถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์ โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม ตามรายงาน “Technology Trends Outlook 2023” ของ McKinsey
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: บนจุดสูงสุดของคลื่นเทคโนโลยีถัดไป
เทคโนโลยี AI จะมีผลกระทบอย่างมากต่อเศรษฐกิจและตลาดงานทั่วโลกในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า แต่เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงเกมทุกอย่าง จะมีผู้ชนะและผู้แพ้ ศูนย์วิจัยนโยบายเศรษฐกิจ (CEPR) ประมาณการว่า AI จะเป็นเช่นนั้น เพิ่มการเติบโตทั่วโลก 4% ถึง 6% ในแต่ละปีเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้น 4% ต่อปีในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา
ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานมีความแน่นอนน้อยลง แต่ World Economic Forum คาดการณ์ว่าแม้ว่า AI จะเข้ามาแทนที่ตำแหน่งงาน 85 ล้านตำแหน่งทั่วโลกระหว่างปี 2020 ถึง 2025 แต่ก็ยังจะ สร้างงาน 97 ล้านตำแหน่งโดยเน้นในด้านต่างๆ เช่น ข้อมูลขนาดใหญ่ การเรียนรู้ของเครื่อง และการตลาดดิจิทัล ตามตัวเลขเหล่านี้ ความต้องการวิศวกรด้านการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะยังคงแข็งแกร่งต่อไปอีกหลายปีต่อจากนี้
รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/
- :มี
- :เป็น
- 000
- 2020
- 2021
- 2023
- 2025
- 2031
- 224
- 300
- 97
- a
- เกี่ยวกับเรา
- ตาม
- กิจกรรม
- ความเฉียบแหลม
- ที่อยู่
- เก่ง
- การกำเนิด
- AI
- AI ในการทำธุรกิจ
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- ด้วย
- อเมซอน
- Amazon API Gateway Amazon
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- และ
- ประจำปี
- อาปาเช่
- API
- APIs
- การใช้งาน
- ใช้
- การประยุกต์ใช้
- สถาปนิก
- เป็น
- พื้นที่
- รอบ
- มาถึง
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- AS
- ความช่วยเหลือ
- At
- ใช้ได้
- เฉลี่ย
- AWS
- สีฟ้า
- พื้นหลัง
- ภูมิหลัง
- ฐาน
- BE
- สมควร
- หลัง
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- ทั้งสอง
- ที่กว้างขึ้น
- ผู้สร้าง
- สำนัก
- สำนักสถิติแรงงาน
- ที่กำลังบูม
- ธุรกิจ
- ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- กระบวนการทางธุรกิจ
- แต่
- by
- C + +
- CAN
- ความก้าวหน้า
- อาชีพ
- หมวดหมู่
- ศูนย์
- บาง
- เลือก
- การทำความสะอาด
- เมฆ
- แพลตฟอร์มคลาวด์
- ชุด
- อย่างไร
- มา
- การสื่อสาร
- คมนาคม
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- ส่วนประกอบ
- ประกอบ
- คอมพิวเตอร์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- แนวความคิด
- เชื่อมต่อ
- มาก
- ถือว่า
- ตรงกันข้าม
- ควบคุม
- แปลง
- สร้าง
- การสร้าง
- วิกฤติ
- ประเพณี
- ตัดขอบ
- cybersecurity
- ข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูล
- การเตรียมข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- การสร้างภาพข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ข้อมูล
- วันต่อวัน
- ทศวรรษที่ผ่านมา
- ตัดสินใจ
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ความต้องการ
- การใช้งาน
- ออกแบบ
- พัฒนาการ
- เครื่องมือในการพัฒนา
- อุปกรณ์
- DevOps
- การวินิจฉัย
- แตกต่าง
- ความแตกต่าง
- ดิจิตอล
- digital marketing
- โดยตรง
- เห็นความแตกต่าง
- พลวัต
- แต่ละ
- ด้านเศรษฐกิจ
- ฟอรัมเศรษฐกิจ
- นโยบายเศรษฐกิจ
- เศรษฐกิจ
- ขอบ
- การศึกษา
- เกี่ยวกับการศึกษา
- ผล
- ที่มีประสิทธิภาพ
- เน้น
- การจ้าง
- ห้อมล้อม
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- เสริม
- จำเป็น
- ประมาณการ
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- Excel
- น่าตื่นเต้น
- คาดหวัง
- ที่คาดหวัง
- ประสบการณ์
- เร็วขึ้น
- สองสาม
- สนาม
- สาขา
- ตัวเลข
- ในที่สุด
- ห้า
- มีความยืดหยุ่น
- สำหรับ
- ฟอร์บ
- การคาดการณ์
- ฟอรั่ม
- ราคาเริ่มต้นที่
- การทำงาน
- การทำงาน
- อนาคต
- เกตเวย์
- การรวบรวม
- สร้าง
- ไป
- GitHub
- เหตุการณ์ที่
- เป้าหมาย
- เป้าหมาย
- google ai
- Google Cloud
- Google Cloud Platform
- ของ Google
- GPUs
- ใหญ่ที่สุด
- การเจริญเติบโต
- มี
- จะช่วยให้
- จุดสูง
- สูงกว่า
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- มนุษย์
- hype
- ไอบีเอ็ม
- IBM Cloud
- แยกแยะ
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- การดำเนินงาน
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- ลึกซึ้ง
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- ที่เพิ่มขึ้น
- แสดง
- การแสดง
- ข้อมูล
- รวบรวม
- Intelligence
- ฉลาด
- ตั้งใจ
- การตีความ
- เข้าไป
- รวมถึง
- ร่วมมือ
- IT
- ชวา
- การสัมภาษณ์
- งาน
- รายงานงาน
- ความรู้
- KubeFlow
- แรงงาน
- ภาษา
- ภาษา
- ความแอบแฝง
- การเรียนรู้
- วิศวกรการเรียนรู้
- น้อยลง
- ห้องสมุด
- ห้องสมุด
- License
- น่าจะ
- ชีวิต
- Losers
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- การจัดการ
- หลาย
- การตลาด
- ตลาด
- ปริญญาโท
- การจับคู่
- คณิตศาสตร์
- คณิตศาสตร์
- ความกว้างสูงสุด
- อาจ..
- McKinsey
- กลศาสตร์
- สมาชิก
- หน่วยความจำ
- เมตาดาต้า
- ไมโครซอฟท์
- Microsoft Azure
- Microsoft Excel
- ล้าน
- ML
- แบบ
- การทดสอบแบบจำลอง
- การสร้างแบบจำลอง
- โมเดล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- มาก
- ต้อง
- จำเป็น
- จำเป็น
- เกตุ
- เครือข่าย
- ถัดไป
- NLP
- จำนวน
- of
- on
- ต่อเนื่อง
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- องค์กร
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- Outlook
- ด้านนอก
- เกิน
- ทั้งหมด
- อดีต
- รูปแบบ
- ต่อ
- การปฏิบัติ
- สถานที่
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- นโยบาย
- ตำแหน่ง
- ตำแหน่ง
- มี
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ทำนาย
- การจัดเตรียม
- การนำเสนอผลงาน
- ส่วนใหญ่
- จัดลำดับความสำคัญ
- การแก้ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- การผลิต
- ผลผลิต
- มีกำไร
- การเขียนโปรแกรม
- คำมั่นสัญญา
- กลุ่มเป้าหมาย
- ทำให้
- หลาม
- ไฟฉาย
- คุณสมบัติ
- ควอนตัม
- อัลกอริทึมควอนตัม
- การคำนวณควอนตัม
- กลศาสตร์ควอนตัม
- R
- การแข่งขัน
- พิสัย
- ตระหนักถึง
- การเรียนรู้การเสริมแรง
- ความสัมพันธ์
- วางใจ
- ยังคง
- แทนที่
- รายงาน
- การรายงาน
- ต้องการ
- ต้อง
- การวิจัย
- ความรับผิดชอบ
- ผล
- บทบาท
- บทบาท
- วิ่ง
- s
- เงินเดือน
- เงินเดือน
- SAS
- สกาล่า
- ที่ปรับขนาดได้
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- เห็น
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- การตั้งค่า
- ความคล้ายคลึงกัน
- ขนาด
- ความสามารถ
- ทักษะ
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ผู้เชี่ยวชาญ
- SQL
- ขั้นตอน
- ทางสถิติ
- สถิติ
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- เหมาะสม
- การสำรวจ
- สำรวจ
- ระบบ
- ระบบ
- ทีม
- เทคโนโลยี
- วิชาการ
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- มีแนวโน้ม
- tensorflow
- การทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- โลก
- ของพวกเขา
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิด
- ตลอด
- ปริมาณงาน
- เวลา
- ไปยัง
- เครื่องมือ
- การฝึกอบรม
- แปลง
- โปร่งใส
- มหึมา
- แนวโน้ม
- ล้านล้าน
- ทัวริง
- สอง
- ชนิด
- เป็นปกติ
- เรา
- ภายใต้
- พื้นฐาน
- ความเข้าใจ
- ใช้
- มือสอง
- การใช้
- การตรวจสอบ
- รุ่น
- การควบคุมเวอร์ชัน
- การสร้างภาพ
- จำเป็น
- vs
- ค่าจ้าง
- ทาง..
- วิธี
- เว็บ
- ดี
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- จะ
- ผู้โชคดี
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- แรงงาน
- ขั้นตอนการทำงาน
- โลก
- โลกเศรษฐกิจ
- ทั่วโลก
- เขียน
- ปี
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล