Публикации по теме analytics

Публикации по теме 'analytics'

Прогнозируйте космическую угрозу с помощью алгоритмов регрессии глубокого обучения

Что такое глубокое обучение? Глубокое обучение — это передовые алгоритмы машинного обучения, которые требуют минимальных человеческих усилий и могут анализировать сложную структуру данных для прогнозирования и разработки продуктов. Глубокое обучение включает в себя: Открыть резюме. Сверточные нейронные сети. Нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети (RNN). Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM). Стекированные автокодировщики. Глубокая машина..

Десять с выходных 16.10: Несколько интересных чтений, которые мне попались

Основные направления: Блокчейн| МЛ-АИ| Приложения для обработки и анализа данных |Киберспорт| КРИСПР| Дизайн-мышление 1. Онлайн-продажи Nike выросли на 23% и достигли самого высокого показателя чистой выручки за всю историю цифровых технологий: https://www-digitalcommerce360-com.cdn.ampproject.org/c/s/www.digitalcommerce360.com/2022/10/04/ nikes-online-sales-grow-23-to-reach-digitals-самый высокий-чистый-доход-квартал-всегда/amp/ 2. Становление цифровым: Mercedes-Benz:..

Как я нанимаю суперзвезду Data Science

Как директор отдела расширенной аналитики в Canada Post, у меня была возможность создать свою команду специалистов по обработке и анализу данных с нуля за последние несколько лет. Теперь у меня есть процесс, который помогает мне находить умных, талантливых и мотивированных членов команды. Этот процесс гарантирует, что кандидат серьезно относится к работе в нашей компании, а также ограничивает любые сознательные или бессознательные предубеждения, которые могут быть у команды по найму. У..

Модели данных и решений - как использовать диаграммы влияния в проекте Data Science?

Пошаговый подход к построению диаграммы влияния Цепочка создания стоимости - Обзор «Цепочка создания стоимости» - широко используемый термин, который определяет пять ключевых областей, а именно: анализ требований, проектирование, внедрение, тестирование и развитие. Несколько таких моделей процессов имеют отношение к науке о данных, однако нет правильного ответа, какая из них лучше. Многие организации, такие как CSIRO, Pivotal (компания, работающая с большими данными), и такие..

Достаточно науки о данных

Я получил огромное количество вопросов в LinkedIn о том, как перейти от нетехнологической отрасли к отрасли науки о данных. Я получил диплом инженера-строителя и смог осуществить этот переход. Кроме того, я тренировал более 500 студентов как офлайн, так и онлайн, поэтому я чувствую, что могу поговорить об этом. Этот блог будет посвящен следующим темам: 1. Хронология обучения 2. Набор навыков в области науки о данных 3. Заявление 4. Как бороться с неопытностью 5...

Искусство выигрывать коммерческую страховку: уроки Moneyball

Страховые компании вовлечены в гонку технологических вооружений . Появляются доминирующие игроки, более точно оценивающие риски и выпускающие полисы быстрее, чем когда-либо. Между тем, все остальные задаются вопросом, как они могут не отставать. Вместо этого они должны спросить себя, как они могут победить. Первый урок Moneyball Руководители страховых компаний могут искать вдохновение в других областях. Возьмите Moneyball Майкла Льюиса, в котором рассказывается об успехе Билли..

Анализ настроений с помощью VADER и Twitter-roBERTa

Обработка естественного языка (NLP) Анализ настроений с помощью VADER и Twitter-roBERTa Сравнительный анализ двух разных алгоритмов для краткого анализа текста в социальных сетях Краткое введение в анализ настроений Анализ настроений — это подход к определению эмоционального тона текстовых данных. Это помогает организациям или предприятиям собирать информацию из неструктурированного текста, поступающего из онлайн-источников, таких как опросы, каналы социальных сетей и..