Публикации по теме 'big-data-analytics'


TLP / WA +62 813–8143–2012 , Консультации по машинному обучению для работы с большими данными
САРАНА ТЕРБАЙК УНТУК УНТУК МЕМПЕРМУДА АНДА ДАЛАМ БЕРБИСНИС !!!! Слова машинного обучения больших данных, Решение для машинного обучения больших данных, Методы машинного обучения больших данных, Обучение машинному обучению больших данных, Финансы машинного обучения больших данных, Машинное обучение больших данных Hadoop, Машинное обучение больших данных, здравоохранение, Машинное обучение больших данных для прогнозирования сбоев , Финансы машинного обучения больших данных ,..
[Обновление продукта] Теперь Sarus позволяет выполнять безопасную для конфиденциальности аналитику источников больших данных!
Теперь Sarus совместим с источниками больших данных, хранящимися в таких хранилищах, как BigQuery, Redshift, Synapse или Hive . Благодаря этой новой интеграции все SQL-запросы анализируются Sarus и переписываются в соответствии с политиками конфиденциальности перед отправкой в ​​механизм хранилища данных для выполнения. Кроме того, когда источником являются большие данные, выборка синтетических данных уменьшается, чтобы избежать ненужных затрат. Это идеальное решение для BI-анализа..
План управления проектом: разработка четкого плана, предполагающего сбор данных о…
Раздел 1: План управления проектом 1.1 Цель проекта Компания, предоставляющая данные, хочет открыть новый розничный магазин. Они ищут решение, которое может помочь им с задачами по увеличению продаж, такими как автоматическая проверка магазина, автоматический аудит розничных полок и распознавание пустых полок и т. д. 1.2 Объем проекта ● Выбор модели машинного обучения, способной обнаруживать объекты с хорошей точностью не менее 80%. ● Основная цель проекта – помочь розничным..
7 областей, извлекающих выгоду из больших данных и машинного обучения
Чудеса больших данных и машинного обучения уже поражают мир. Будь то беспилотные автомобили, сообразительность роботов или чат-боты в Facebook, которые пришлось отключить, можно с уверенностью сказать, что ни один аспект нашей жизни не остался нетронутым искусственным интеллектом и машинным обучением. Сказав это, есть несколько областей, которые добились значительного прогресса в использовании больших данных, чтобы революционизировать то, как они функционируют, ведут бизнес и, что более..
Демистификация веб-скрейпинга
Раскройте потенциал данных «Данные — это новая нефть ». — Клайв Хамби, специалист по данным В сегодняшнюю цифровую эпоху данные имеют огромную ценность, которую часто называют «новой нефтью». У него есть потенциал для принятия бизнес-решений, выявления рыночных тенденций и предоставления ценной информации. Веб-скрапинг, метод, используемый для извлечения и уточнения данных с веб-сайтов, играет ключевую роль в использовании этого ценного ресурса. В этой серии блогов мы углубимся в..
Машинное обучение и индустрия кабин
Прогнозирование спроса на такси на Манхэттене Я недавно получил степень магистра в области науки о данных ( KSchool ) и хотел поделиться своим заключительным проектом, чтобы другие специалисты по данным могли извлечь пользу из моей работы. Manhattan Taxi Demand Predictor - это приложение для машинного обучения, которое предсказывает на следующие три дня, сколько пассажиров запросят такси на Манхэттене. Прогнозы отображаются сгруппированными по городским зонам и по часам. Цель..
Будущие новые тенденции в информационных технологиях
Мир полон данных, и людям нужны способы и методы для обработки этих данных и преобразования их в информацию. С бумом информационных технологий этот процесс упростится, и он создаст пути и средства для выявления потребностей и желаний людей. что приведет к тому, что повседневная активация будет легкой. Большинство отраслей модернизируют свои процессы с помощью информационных технологий, чтобы определить революционные возможности, доступные для шага в будущее. Каждый год в различных..