Публикации по теме 'big-data'


Что такое данные в реальном времени?
И рост потоков данных Поскольку данные поступают и обновляются из все большего числа источников, компании стремятся быстро преобразовать эти данные в информацию для принятия ключевых решений, как правило, автоматически. Потоки данных в реальном времени стали более популярными благодаря Интернету вещей (IoT), датчикам в повседневных устройствах и, конечно же, развитию социальных сетей. Эти платформы обеспечивают постоянно меняющиеся состояния. Их анализ даже днем ​​позже может дать..
Не продавайте свои данные
Подпишитесь на нашу рассылку здесь Программное обеспечение было настолько сложным два десятилетия назад, что создание простых приложений для рабочего процесса значительно опередило другие компании. Вот почему в декабре 1999 года у Microsoft был бизнес стоимостью 879 миллиардов долларов [1]. Сегодня такие приложения намного проще создавать с помощью множества программ с открытым исходным кодом, библиотек и API, а также эластичной облачной инфраструктуры. Но вы не можете получить..
Как наука о данных революционизирует финансовую отрасль?
«Пришло время пересмотреть финансовые стратегии с помощью науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения» Я верю, что финансы всегда были связаны с данными. Фактически, наука о данных и финансы идут рука об руку. Еще до того, как был изобретен термин наука о данных , Финансы использовали его. Подобно тому, как банки автоматизировали аналитику рисков, финансовые отрасли также использовали науку о данных для этой задачи. Финансовые отрасли считают данные важным товаром..
Алгоритмические модели: как это может помочь или разрушить ваш первый проект машинного обучения
Если и есть что-то, что может улучшить или разрушить ваш проект машинного обучения, так это тип модели алгоритма, которую вы используете. Ладно, я только что потерял тебя там? Сделаем несколько шагов назад. Как работает машинное обучение? Типичный проект машинного обучения следует четырехэтапному процессу. Первым шагом является сбор данных путем интеграции с различными базами данных, приема документов или вызова нескольких интерфейсов прикладного программирования с облачной..
Улучшение диагностики рака груди с помощью машинного обучения
Проф. Кёнхён Чо и Кшиштоф Дж. Герас решают проблему безрезультатных сканирований и ложных срабатываний в своей последней статье Хотя глубокие сверточные нейронные сети могут выполнять распознавание объектов изображения в естественных изображениях, эта технология по-прежнему остается неприменимой для медицинской промышленности. Медицинским работникам требуются изображения с высоким разрешением, чтобы можно было увидеть мелкие детали, и возможность рассматривать человеческое тело под..
Большой, ветреный день Oracle в облаке (и несколько других статей, которые стоит прочитать)
Это перепечатка (более или менее) ежедневного информационного бюллетеня ARCHITECHT за вторник. Зарегистрируйтесь здесь , чтобы получать его в свой почтовый ящик каждое утро. Приносим извинения за то, что вчера не опубликовали информационный бюллетень. Как некоторые читатели могут знать, я живу в Лас-Вегасе, поэтому я думал о другом. Но в то время как все это происходило здесь, Oracle была в Сан-Франциско, анонсируя продукт, по-видимому, для всех облачных возможностей под..
Что происходит с системами больших данных в эпоху, когда сбор данных находится под прицелом?
Что происходит с системами больших данных в эпоху, когда сбор данных находится под прицелом? Это перепечатка (более или менее) Информационного бюллетеня ARCHITECHT от 8 апреля 2018 г. Подпишитесь здесь , чтобы получать новые выпуски на свой почтовый ящик. Мне нечего сказать о новостях за последние несколько дней, но ниже есть несколько хороших ссылок, поэтому обязательно ознакомьтесь с ними. Однако, если есть одна вещь, о которой я думал, так это реальная ценность личных..