Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Почему стремительный темп развития Data Science начался только в 2010-х?

Насколько мне известно, еще в прошлом веке описывали методы машинного обучения, которыми пользуются и сегодня, и даже проектировали первые платы с нейронными сетями
ПрограммированиеData science+1
Таймураз Тибилов
  ·   · 2,8 K
Решаю проблемы.  · 10 нояб 2022
Собственно, в части Science я никаких заметных подвижек с 90-х или даже 80-х годов не припомню. Сейчас разговор идёт о возможности хранить огромные объёмы данных, обрабатывать их и делать на этом деньги. Соответственно, вокруг бабла всё и завертелось, привлекая производителей железа и толпы IT-слесарей.
Увлекаюсь естественными науками и математикой...  · 9 февр 2022
Это связано с появлением видеоадаптеров с поддержкой параллельных вычислений CUDA и особенно библиотек CUDA Toolkit 3.0, а также замечательному наблюдению того, что параллельные вычисления большим количеством процессоров... Читать далее
1 эксперт согласен
Увлекаюсь физикой, астрономией и финансами.  · 10 нояб 2022  · forecast.nanoquant.ru
Это связано с развитием Интернета. К 2010 году в Интернете в свободном доступе появилось очень много баз данных. И, плюс к этому, стало возможным данные просто парсить с разных сайтов. Например, стало возможным скачать из... Читать далее
Эксперт по оптимизации инвестиционного портфеля и прогнозированию биржевых цен.Перейти на forecast.nanoquant.ru
Fullstack разработчик, Vue, React, Angular...  · 27 дек 2022  · github.com/akimrix
В 2010-х годах наблюдался значительный рост развития библиотек машинного обучения, таких как scikit-learning и TensorFlow, что облегчило применение техник ML к реальным проблемам. Говоря о конкретных технологиях, Python, CUDA и... Читать далее