Публикации по теме 'big-data'
Вы не сможете извлечь выгоду из своего контента, пока он не разблокирован.
Гостевой пост Стивен Боулс , вице-президент по глобальным альянсам Ephesoft
Насколько ценным является содержание документа? Большинство организаций не могут ответить на этот вопрос. Почему? Этот тип контента обычно существует в неструктурированном состоянии. У них могут быть фрагменты того, что содержится в их документах, но большинству компаний не хватает четырех отдельных элементов, которые делают контент по-настоящему ценным: Классификация, метаданные, возможность поиска и..
Подробный обзор масштабируемого и надежного конвейера обработки потоков данных с использованием Golang
За последние 6 месяцев мы увидели огромный рост Magicpin. Количество пользователей и продавцов выросло в 6 раз, а среднее время сеанса выросло более чем на 50%. Весь этот рост привел к экспоненциальному увеличению генерируемых данных - транзакций, обзоров, лайков, селфи, чек-инов, погашения ваучеров и многого другого. С самого начала мы осознали, насколько важны эти данные для обеспечения взаимодействия с пользователем. От поиска лучших ресторанов на основе интересов пользователей до..
Роль машинного обучения и искусственного интеллекта на инвестиционном рынке
Является ли машинное обучение спасательным кругом для менеджеров по инвестициям в цифровую эпоху?
Менеджеры по капитальным вложениям изучают огромный потенциал технологии машинного обучения для выбора меркантилизма цифровой эпохи и разработки передовых методов инвестирования. Инструменты и способы машинного обучения для инновационных преобразований в сфере капиталовложений. Машинное обучение дает возможность быстро исследовать портфолио клиентов и каналы клиентов на веб-сайтах или..
Прогнозирование оттока с помощью данных журнала пользователей и Spark — проект Udacity DSND Capstone
В этом посте я обсуждаю свой проект Udacity Data Scientist Nanodegree Capstone. Udacity предлагает множество различных вариантов, включая проект «больших данных» с использованием Apache Spark.
Эта статья начинается с краткого обзора проблемы, рассматриваемой в проекте Capstone, включая краткое обсуждение того, почему прогнозирование или предотвращение оттока клиентов имеет значение, что такое (в очень кратком выражении) большие данные и как Apache Spark вписывается в мир больших..
Искусственный интеллект, данные социальных сетей и политика вступают в конфликт с доктором Михалом Косински из Stanford GSB
Искусственный интеллект, данные социальных сетей и политика вступают в конфликт с доктором Михалом Косински из Stanford GSB
Автор Лорен Миямото
19 мая в Музее компьютерной истории (CHM) прошел доцент Стэнфордской высшей школы бизнеса д-р Михал Косински , где он провел увлекательную беседу о пересечении информации в социальных сетях, машинного обучения и политики. Косински, профилированный Vice ранее в этом году, известен своим исследованием, объединяющим личность, лайки в..
Как построить модели экспоненциального сглаживания с помощью Python: простое экспоненциальное сглаживание, Холт и…
Сколько iPhone XS будет продано за первые 12 месяцев? Какова тенденция спроса на Tesla после того, как Илон Маск курит травку в прямом эфире? Будет ли эта зима теплой? (Я живу в Канаде.) Если вам интересно узнать об этих проблемах, экспоненциальное сглаживание обещает вам возможность заглянуть в будущее, построив модели.
Методы экспоненциального сглаживания присваивают экспоненциально убывающие веса прошлым наблюдениям. Чем позднее будет получено наблюдение, тем больший вес будет..
Классификация клинических текстов с использованием обработки естественного языка
Около 30% генерируемых в мире данных связаны со здравоохранением. Большая часть этих данных состоит из электронных медицинских карт (EHR), неотъемлемой части информационной системы больницы.
Некоторыми примерами EHR являются заметки врача, ежедневные графики прогресса, записи актов гражданского состояния, сведения о рецептах, сведения о поступлении и выписке пациентов. Извлечение полезной информации из таких отчетов может помочь медицинским работникам в принятии решений...
