Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Разница между ИИ и машинным обучением

Раньше об искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении слышали, когда речь шла об аналитике больших данных — и, возможно, в некоторых научно-фантастических фильмах — раньше; но теперь их невозможно игнорировать с беспилотными автомобилями, навигаторами знаний, умными бытовыми приборами и решениями для распознавания лиц/голоса в нашей повседневной жизни. Эти термины могут быть довольно широко распространены, но они могут привести к путанице, поскольку они очень связаны между собой и..

10 лучших примеров использования науки о данных в розничной торговле

В настоящее время данные являются мощной движущей силой отрасли. Крупные компании, представляющие различные сферы торговли, стремятся использовать полезную ценность данных. Таким образом, данные приобрели большое значение для тех, кто желает принимать выгодные решения, касающиеся бизнеса. Более того, тщательный анализ огромного количества данных позволяет влиять или, скорее, манипулировать решениями клиентов. Для этого используются многочисленные потоки информации, а также каналы..

Как мы трансформируемся в машинное обучение?

Что такое машинное обучение? Машинное обучение (МО), подмножество искусственного интеллекта (ИИ), представляет собой область вычислительной науки, которая фокусируется на интерпретации и анализе шаблонов или структур данных, чтобы обеспечить обучение, рассуждения и принятие решений вне человеческого взаимодействия. Машинное обучение позволяет пользователю передавать огромное количество данных на компьютер, а компьютер анализировать и давать рекомендации и решения, основанные..

Появление искусственного интеллекта

Пару недель назад генеральный директор Google Сундар Пичаи сказал аудитории на мероприятии, спонсируемом Recode, что для человечества влияние искусственного интеллекта может быть более значительным, чем, я не знаю, электричество или огонь . В этой статье я исследую, как искусственный интеллект возникает из данных и алгоритмов, и как будущие достижения в области вычислений будут способствовать его развитию. Данные и аналитика Термин «большие данные» описывает растущий объем,..

Не вкладывайте большие средства в ИИ, если…

Взаимодействие Saturam DataOps и AIOps с рядом брендов уровня 1 четко указывает на следующее: Задайте следующие вопросы, прежде чем вкладывать средства в ИИ для своего предприятия: Достаточно ли у вас инженеров по обработке данных для поддержки внедрения машинного обучения в масштабе ? Есть ли у вас точный перечень структурных и неструктурированных разрозненных хранилищ данных, которые следует объединить? Есть ли у вас Automated DataOps для поглощения новых данных,..

Давайте поговорим о MongoDB (NoSQL)

MongoDB — это NoSQL, т.е. нереляционная база данных. По сути, это хранилище документов. Он хранит данные в виде документов, эти документы выглядят как объекты JSON, которые представляют собой «ассоциативный массив». Мы говорим « выглядеть как », потому что документы MongoDB гораздо более гибкие, чем объекты javascript. Давайте посмотрим, с чем можно сравнить документ MongoDB: Документ → Объект JSON Документ → Массив PHP Документ → Словарь Python Документ → Руби Хэш Документы..

Машинное обучение: руководство по пониманию, внедрению и совершенствованию

Часть 4: Помолвка В последнем посте, Исследование , я рассказал, почему соединение бизнес-задач с машинным обучением (ML) и краткое определение вашей цели являются такими важными элементами для успешной инициативы ML. В этом посте будет рассмотрено, как вы можете проверить, даст ли машинное обучение результаты, которые вы ожидаете и хотите в реальных условиях. Подтверждение концепции против подтверждения ценности Существует важное различие между доказательством концепции (POC) и..