Публикации по теме 'analytics'


наука о данных | 700 часов обучения
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/estev%C3%A3o-soares-3229a2206/ GitHub: https://github.com/EstevaoSoaresDS Программа латте: http://lattes.cnpq.br/9000035081656498 NFT:..
Наука о данных из окопов: заметки по развертыванию моделей машинного обучения
Настоящий успех моделей машинного обучения наступает тогда, когда они переходят из безопасных убежищ Proof of Concept (POC) и Minimum Viable Prototype (MVP) в большой плохой мир производственной среды. Самые благонамеренные и технически совершенные модели могут не принести желаемых бизнес-результатов в производственной среде из-за плохого планирования и инфраструктуры. В этой статье рассказывается о моем опыте развертывания моделей машинного обучения, чтобы определить ключевые..
Преодоление барьеров в управлении данными: роль машинного обучения
В эпоху цифровых технологий данные стали источником жизненной силы для бизнеса, обеспечивая важные аналитические данные и управляя процессами принятия решений. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти в геометрической прогрессии, традиционные подходы к управлению данными с трудом успевают за ними. Однако с появлением машинного обучения в области управления корпоративными данными происходят революционные преобразования. В этой статье рассматривается роль машинного обучения..
3 Тип машинного обучения в ИИ
3 типа машинного обучения в ИИ Когда мы смотрим на самые разные виды машинного обучения, которые используются на практике в искусственном интеллекте Исторически сложилось несколько подходов к машинному обучению для ИИ, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением, рассуждения на основе конкретных случаев, индуктивное логическое программирование, обобщение на основе опыта и т. д. Было несколько примеров волн машинного обучения для различных целей...
Почему ваши аналитические данные превращаются в черную дыру
Почему ваши аналитические данные превращаются в черную дыру И как это предотвратить Вы только что внедрили новое аналитическое решение и очень рады видеть результаты. Но потом… ничего . Данные не поступают за часы, дни или недели. Что дает? Ваша реализация неверна? Ваши данные просто не торопятся поступать? Или есть какое-то другое объяснение? Ответ заключается не в вашей реализации, а в том, куда движется ваша аналитика, точнее, не идет. Мы часто используем сторонних..
Машинное обучение для принятия бизнес-решений
Краткое объяснение машинного обучения и того, как организация может извлечь выгоду из включения этой новой технологии в бизнес-решения. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) могут показаться некоторым из нас чуждыми концепциями, но на самом деле они включены в технологии, которые нас окружают, и мы, скорее всего, используем их в нашей повседневной жизни , без даже осознавая это. Некоторые часто используемые области, в которых можно найти приложения AI и ML ,..
Более ориентированный на данные подход к машинному обучению
Что такое MLOps? MLOps - это новая и зарождающаяся область в мире науки о данных. NVIDIA определяет MLOps как набор передовых методов, позволяющих предприятиям успешно использовать ИИ. Это также относительно новая область, потому что коммерческое использование ИИ само по себе довольно ново. Поскольку MLOps может охватывать несколько процессов жизненного цикла проекта машинного обучения, в этой статье основное внимание будет уделено только части MLOps, связанной с данными, а именно..