Публикации по теме 'analytics'


Как стать специалистом по данным?
Как стать специалистом по данным? Поисковая система Google ежедневно обрабатывает около 3,5 миллиардов поисковых запросов. Мое выделенное полужирным шрифтом предложение, написанное выше, несомненно, является одним из важных факторов, влияющих на это число… :) Наука о данных — модное слово на рынке, и все мы, очевидно, заинтересованы в том, чтобы узнать о ней больше. Некоторые из работающих профессионалов прилагают огромные усилия, чтобы получить необходимый набор навыков,..
Экономические последствия аналитики IIoT
Отрасли полагаются на анализ данных датчиков и процессов, чтобы предотвратить неожиданные сбои и оптимизировать процессы. Традиционно компании искали облако для выполнения таких задач анализа данных. Облако рассматривается как центральный агрегатор данных и вычислений. Это требует, чтобы многие компании перемещали конфиденциальные данные в облако и оплачивали высокие вычислительные затраты. Например, производственное предприятие с несколькими площадками может ежегодно платить до 30..
Солана: следующий логический шаг для Bird
Солана: следующий логический шаг для Bird Bird наблюдает за тем, как происходят корпоративные инновации в области блокчейн Bird Nest рад сообщить нашей невероятной Bird Flock и более широкому сообществу DeFi, что наш набор аналитических продуктов нового поколения скоро будет доступен командам и разработчикам Solana. Токен $ BIRD официально размещен в сети Solana, доступен для межсетевого моста через децентрализованный мост Solana Wormhole, а также на Raydium DEX для торговли. Мы..
Демистификация больших данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных!
Начиная с сегодняшнего дня, я попытаюсь разобрать основные концепции, идеи и термины, связанные с наукой о данных, большими данными, машинным обучением, аналитикой и многими другими подобными темами. Итак, давайте углубимся. Начнем с нуля! Зачем заниматься наукой о данных, ML (машинное обучение), AI (искусственный интеллект), аналитикой данных, большими данными (BD)? Короткий ответ: мы хотим знать информацию лучше, быстрее, дешевле и, что более важно, знать ее правильно в режиме..
Зачем использовать машинное обучение вместо традиционной статистики?
Этот вопрос навис над мной, когда я готовился к собеседованию по телефону на должность аналитика в крупной фирме финансовых услуг. Мое любопытство переросло в тревогу, когда инженер, собеседовавший меня, спросил: «Почему вы решили использовать в своих проектах методы обучения, а не просто статистику с регрессиями и корреляциями?» Я сначала не понял вопроса. Мне казалось очевидным, что алгоритм, рекомендующий студенту будущий университет, не может работать без машинного обучения...
Оборудование для глубокого обучения
Мне нравится глубокое обучение ... Недавний успех Deep Learning невозможно остановить. От категоризации объектов в изображениях и распознавания речи до подписей изображений, понимания визуальных сцен, обобщения видео, перевода языка, рисования, даже создания изображений, речи, звуков и музыки! … И я хочу запустить его быстро! Результаты потрясающие, поэтому спрос будет расти. Представьте, что вы Google, Facebook или Twitter: после того, как вы найдете способ «прочитать» содержание..
Машинное обучение лучше статистики в бизнесе
Я работаю над глубоким погружением в то, как мы оцениваем производительность алгоритмов машинного обучения и как сравнивать производительность подходов машинного обучения с классическими статистическими подходами, но прежде чем погрузиться слишком глубоко, я хочу установить базовый уровень того, почему мы даже выбрали бы использовать подход машинного обучения по сравнению с другими подходами. «Корреляция — это не причинность!» Вы, наверное, слышали этот маленький каштан раньше. Если..