人工智能的数据来源于？

一、人工智能的数据来源于？

业务积累，这是最有效的数据，比如网易云反垃圾系统，就基于网易十多年反垃圾经验积累的特征库训练的，准确率就很高。现在大家都有大数据应用的意识，了解要分析哪些数据，用好桑文锋总答案中说的埋点，就是很好的收集方法。

数据交易，现在我国有一些数据交易所，但数据交易市场还在探索中，不是很成熟。大平台建设生态开放的数据。

二、python数据来源来源？

它的数据来源主要是来源于它的数据库

三、eps的数据来源？

EPS（Economy Prediction System）全球统计数据/分析平台是北京福卡斯特信息技术有限公司（BFIT）投资500余万元倾力打造的专业数据服务平台。

北京福卡斯特信息技术有限公司（BFIT）是国内专业的数据、信息和软件服务提供商， BFIT 始终坚持服务第一、技术领先的理念，自创立以来，凭借先进的软件开发技术和完善的数据服务，深受广大用户欢迎。其自主开发的EPS数据平台被冠以“国内首家专业数据+分析预测平台”，在业界引起强烈关注。

四、人工智能专业来源？

人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。

2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。

五、产业数据来源？

1.流动数据。也可以称之为物联网，这些数据可接连到您的IT网络连接设备。当这些数据来到您的网络设备上时，您需要进一步对其分析来决定那些数据是否有意义，其中有意义的可以保留，而那些没意义的则可以删除。关于流动数据的更多理解，您可以阅读其相关白皮书。

2.社交数据。社交数据在社交互动中越来越具有吸引力，尤其是它的营销功能。但是这些数据通常是在非结构化或半结构化形式,对于一个公司当使用和分析这些数据信息的时候，不仅要考虑数据的规模,大数据应用也是一个独特的挑战。

3.公开来源。庞大的数据可以通过打开数据源，像美国政府的数据，CIA世界各国概况或者欧盟开放数据门户等等。

六、谷雨数据来源？

谷雨源自古人“雨生百谷”之说，每年4月20日或21日太阳到达黄经30°时为谷雨。

七、wps数据来源？

选中公式单元格---查看编辑栏公式里面的数据引用就是数据来源!!!

八、GIS数据来源？

1、地图：各种类型的地图是GIS最主要的数据源，因为地图是地理数据的传统描述形式。我国大多数的GIS系统其图形数据大部分都来自地图。

2、遥感影像数据：遥感影象是GIS中一个极其重要的信息源。通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息，航天遥感影象还可以取得周期性的资料，这些都为GIS提供了丰富的信息。

3、数字数据：目前，随着各种专题图件的制作和各种GIS系统的建立，直接获取数字图形数据和属性数据的可能性越来越大。数字数据也成为GIS信息源不可缺少的一部分。

九、财经数据来源？

财经的数据来源于公司的素财务状况，源于市场的财务数据统计

十、bp数据来源？

BP神经网络数据预测

1目的：利用BP神经网络进行数据预测。

2 特点

3 原理

人工神经元模型

4 算法

5 流程

6 源代码

clear; clc;

TestSamNum = 20; % 学习样本数量

ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量

HiddenUnitNum=8; % 隐含层

InDim = 3; % 输入层

OutDim = 2; % 输出层

% 原始数据 

% 人数(单位：万人)

sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ...

41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];

% 机动车数(单位：万辆)

sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6...

2.7 2.85 2.95 3.1];

% 公路面积(单位：万平方公里)

sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 

0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];

% 公路客运量(单位：万人)

glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ...

22598 25107 33442 36836 40548 4292743462];

% 公路货运量(单位：万吨)

glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ...

13320 16762 18673 20724 20803 21804];

p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵

t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵

[SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对（输入和输出）初始化

SamOut = tn; % 输出样本

MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数

lr = 0.05; % 学习率

E0 = 1e-3; % 目标误差

rng('default');

W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值

B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值

W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 

B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值

ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); 

for i = 1 : MaxEpochs 

HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出

NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出

Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差

SSE = sumsqr(Error); % 能量函数（误差平方和）

ErrHistory(i) = SSE;

if SSE < E0

break;

end

% 以下六行是BP网络最核心的程序

% 权值（阈值）依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量

Delta2 = Error;

Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); 

dW2 = Delta2 * HiddenOut';

dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); 

dW1 = Delta1 * SamIn';

dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1);

% 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正

W2 = W2 + lr*dW2;

B2 = B2 + lr*dB2;

% 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正

W1 = W1 + lr*dW1;

B1 = B1 + lr*dB1;

end

HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果

NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层输出最终结果

a = postmnmx(NetworkOut, mint, maxt); % 还原网络输出层的结果

x = 1990 : 2009; % 时间轴刻度

newk = a(1, :); % 网络输出客运量

newh = a(2, :); % 网络输出货运量

subplot(2, 1, 1);

plot(x, newk, 'r-o', x, glkyl, 'b--+');

legend('网络输出客运量', '实际客运量');

xlabel('年份');

ylabel('客运量/万人');

subplot(2, 1, 2);

plot(x, newh, 'r-o', x, glhyl, 'b--+');

legend('网络输出货运量', '实际货运量');

xlabel('年份');

ylabel('货运量/万吨');

% 利用训练好的网络进行预测

pnew=[73.39 75.55

3.9635 4.0975

0.9880 1.0268]; % 2010年和2011年的相关数据；

pnewn = tramnmx(pnew, minp, maxp); 

HiddenOut = logsig(W1*pnewn + repmat(B1, 1, ForcastSamNum)); % 隐含层输出预测结果

anewn = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, ForcastSamNum); % 输出层输出预测结果

anew = postmnmx(anewn, mint, maxt);

disp('预测值d：');

disp(anew);