Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

K означает кластеризацию с использованием scala spark и mllib

K означает, что кластеризация - это метод векторного квантования, который используется для разделения n наблюдения на k кластер, в котором каждое наблюдение принадлежит кластеру с ближайшими средними значениями. В этой статье мы продемонстрируем Обучите модель кластера k с использованием mllib, которая разрабатывается как часть проекта apache spark. Сохраните нашу обученную модель в HDFS. Используйте эту обученную модель для прогнозирования. K означает кластеризацию..

Объемные данные, а не большие данные, управляйте своим бизнесом!

Хранение и обработка данных, помеченных Volume, Velocity и Variety (Big Data) — это ажиотаж. Тем не менее, проекты больших данных, направленные на увеличение продаж, обычно заканчиваются неокупаемыми затратами, если ваша компания в первую очередь не является рынком в сети. Почему ? Ответ прост, как самопонимание: человеческие решения не работают по черно-белой схеме, как это делают алгоритмы. Человеческие решения слишком сложны, чтобы их можно было предсказать, просто собирая и вычисляя..

Воскресный брифинг D4S #41

Воскресный брифинг D4S #41 Воскресный брифинг D4S #41 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Выпуск №41 08 марта 2020 г. Дорогие друзья, Добро пожаловать в последний выпуск воскресного брифинга. На этой неделе мы только что рассказали о вчерашней встрече по моделированию временных рядов. Вы можете проверить сообщение в блоге Reshama Shaikh для некоторых фотографий. Еще..

Love Apptually - игра в свидания в эпоху искусственного интеллекта

Не все мы получаем голливудскую «милую встречу», так что же делает искусственный интеллект, чтобы помочь всем нам найти идеального партнера? По мере приближения Дня святого Валентина мне интересно, многие ли из вас заигрывают с идеей посмотреть Реальная любовь . У меня не будет времени на один из моих любимых любовных фильмов, потому что у моего мужа наверняка запланирован ужин при свечах (подсказка, подсказка). Но это нормально. Хотя я буду скучать по Хью Гранту, танцующему по..

Машинное обучение: краткое введение

Настоящая вещь о машинном обучении Ладно, не все так красиво, у машинного обучения есть свои пределы. Тем не менее, мы не можем построить интеллектуальные машины, подобные Data из Star Trek или Hal 9000 из 2001 a Space Odyssey . Однако у нас есть множество примеров реальных приложений , в которых машинное обучение прекрасно работает. Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных категорий практических приложений для машинного обучения: Обработка изображений..

Мягкое знакомство с Spark

На момент написания этой статьи Spark - лучший проект с открытым исходным кодом для инженеров по машинному обучению или специалистов по данным, интересующихся большими данными. Зачем вообще нам нужен Spark? Сама картинка ниже говорит все о том, зачем нам Spark. Если мы посмотрим на картинку выше, то огромное количество данных, генерируемых каждый час и обрабатывающих эти данные на компьютере, не имеет никакого смысла, потому что данные большие и не помещаются на компьютере в..

Каковы преимущества и недостатки искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект или ИИ создает машины, которые могут думать. Это один из видов интеллекта машин. Идея создания ИИ состоит в том, чтобы сделать жизнь людей проще и легче. Исследователи ИИ хотят привнести эмоциональный фактор в машины с общим интеллектом. Те, кто ищет Обучение искусственному интеллекту в Джайпуре , также могут присоединиться к Институту Techno Globe . Теперь давайте рассмотрим преимущества и недостатки искусственного интеллекта. Преимущества..