Ciencia de datos, análisis de datos y aprendizaje automático.
Motivo : en el mundo de hoy, las tendencias en los datos no son nada suaves; principalmente debido a muchas razones, basadas en los antecedentes del proveedor de datos.
Considere los datos del fondo financiero; la estabilidad y las tendencias de los datos financieros en estos días están realmente lejos de ser suaves; debido a la inestabilidad financiera de cualquier institución y país.
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Por lo tanto, una investigación adecuada de los datos es muy importante; por tener un pronóstico casi exacto, que definiría la existencia de la organización / país en el juego.
Por lo tanto, se necesitan cada vez más técnicas estadísticas y computacionales para analizar este tipo de datos; y saliendo con buenos pronósticos.
Entonces, este problema daría origen a varias técnicas en Machine Learning. A medida que entran en juego algoritmos de aprendizaje cada vez más nuevos; Cuanto mejor sea el análisis.
Como las previsiones realizadas en el conjunto de datos de capacitación disponibles pueden ser muy frágiles; en el escenario actual; Se requieren técnicas más avanzadas.