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我们是如何测试人工智能的(二)数据挖掘篇

在人工智能的工作中,不论是测试人员还是算法人员,花费最多精力的工作就是处理数据,采集数据,挖掘数据。 这一篇我们来从测试人员的角度分析,如何在人工智能的测试中处理数据

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#人工智能#数据挖掘
我们是如何测试人工智能的(二)数据挖掘篇

在人工智能的工作中,不论是测试人员还是算法人员,花费最多精力的工作就是处理数据,采集数据,挖掘数据。 这一篇我们来从测试人员的角度分析,如何在人工智能的测试中处理数据

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#人工智能#数据挖掘
从0开始学人工智能测试节选:Spark -- 结构化数据领域中测试人员的万金油技术(二)

dataframe 是spark中参考pandas设计出的一套高级API,用户可以像操作pandas一样方便的操作结构化数据。毕竟纯的RDD操作是十分原始且麻烦的。而dataframe的出现可以让熟悉pandas的从业人员能用非常少的成本完成分布式的数据分析工作, 毕竟跟数据打交道的人很少有不懂dataframe的。

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#人工智能#spark#大数据
我们是如何测试人工智能的(二)数据挖掘篇

在人工智能的工作中,不论是测试人员还是算法人员,花费最多精力的工作就是处理数据,采集数据,挖掘数据。 这一篇我们来从测试人员的角度分析,如何在人工智能的测试中处理数据

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#人工智能#数据挖掘
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