The Prevalence of Community support and engagement for different domains in the tech industry has changed and evolved throughout the years. In this study, we aim to understand, analyze and predict the trends of technology in a scientific manner, having collected data on numerous topics and their growth throughout the years in the past decade. We apply machine learning models on collected data, to understand, analyze and forecast the trends in the advancement of different fields. We show that certain technical concepts such as python, machine learning, and Keras have an undisputed uptrend, finally concluding that the Stackindex model forecasts with high accuracy and can be a viable tool for forecasting different tech domains.


翻译:社区对技术产业不同领域的支持和参与的普及程度在过去几年中发生了变化,并不断演变。在这项研究中,我们的目标是以科学方式理解、分析和预测技术趋势,在过去十年中收集了许多专题的数据及其增长情况。我们在收集的数据中应用机器学习模型,以了解、分析和预测不同领域进展的趋势。我们表明,Python、机器学习和Keras等某些技术概念具有无可争议的上升趋势,最后的结论是,Stackindex模型预测具有很高的准确性,可以成为预测不同技术领域的可行工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
生成式对抗网络GAN异常检测
专知会员服务
116+阅读 · 2019年10月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
Arxiv
35+阅读 · 2021年1月27日
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月11日
Arxiv
5+阅读 · 2015年9月14日
VIP会员
相关资讯
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员