史蒂夫·诺里： 首先是早上的站立简报，介绍今天的活动。我一天中的大部分时间都花在研究、设计和实现创新的人工智能 电报粉 算法上，但剩余的时间则根据具体情况而定，通常包括指导人工智能团队，以及与其他团队、潜在投资者、客户和高管的会议。
新趋势？您经常访问哪些数据分析资源（例如博客/网站/应用程序）？
Steve Nouri： 人工智能和数据科学领域发展迅速，想要跟上所有最新动态并非易事。然而，我会持续关注并关注我感兴趣领域的变革 者和先驱者、学术出版物、专业社群、研讨会和会议。尤其是国际机器学习大会（ICML）和神经 关键在于将卖方出口点和过 信息处理系统大会（NIPS），这两个大会是我最常参加的。
分享您在数据科学领域关注的 3 个人的名字。
史蒂夫·努里：
- 吴恩达
- 约书亚·本吉奥
- 伊恩·古德菲洛
团队、技能和工具
您最喜欢在工作中使用哪些数据分析工具？您的团队还广泛使用哪些其他工具？
Steve Nouri： 我们主要使用 Python（包括 NLTK、Spacy、TensorFlow、Keras 在内的许多不同的库）作为主要的数据 印度尼西亚号码列表科学编程语言，使用 Tableau 进行可视化，使用 Knime 进行快速探索性分析，同时还使用 Excel。
您的数据团队中有哪些不同的角色和技能？
Steve Nouri： 机器学习工程师、数据分析师和数据科学家。
帮助描述一下您的团队今年正在解决的一些问题的例子？
史蒂夫·诺里： 正如我之前所说，Nod. 是一个 NLP 人工智能平台，它使用历史建议语料库实时生成财务建议，因此优化生成的财务建议的准确性和 NLP 解析器的性能是始终优先考虑的两个最重要的任务。