Публикации по теме 'big-data'


Использование AWS Lambda для развертывания моделей машинного обучения
Развертывание моделей машинного обучения в RavenPack В RavenPack наша команда разработчиков интегрирует все инновации NLP и машинного обучения, которые мы создаем, чтобы помочь нашим клиентам получить понимание , необходимое им для извлечения ценности в (близкой к) реальной -время. Однако, как инженеры по машинному обучению, бывают случаи, когда мы хотим протестировать наши модели в реальном мире с реальными данными и получить реальные отзывы от рынка, не выпуская новую версию..
Чья это реальность?
Размышления об алгоритмах и интеллектуальном анализе данных Тот, кто живет в современном обществе, признает этот факт: большие данные стали повсеместными. От общения до развлечений, от академических исследований до развития бизнеса всегда есть какие-то базы данных, которые работают за кулисами, и какие-то алгоритмы, которые работают с ними для получения так называемых «оптимальных» результатов. Люди, которым нравится такой мир данных, обычно имеют следующую ментальную модель: люди..
Как пройти специальный экзамен по машинному обучению AWS?
Машинное обучение AWS — это новейшее дополнение к сертификационному набору AWS, и, поскольку в нем есть слово Машинное обучение , многие люди заинтересуются им. Даже те, кто не в восторге от AWS. Недавно я сдал этот экзамен и набрал 955/1000. Я был немного удивлен этой оценкой, так как я мало учился и у меня не было сертификата младшего специалиста. Так что либо мне просто повезло, либо я что-то сделал не так. Я предпочитаю верить в последнее, и именно поэтому я пишу этот пост! Что..
Capital One присоединяется к спонсорам-основателям RISELab в Калифорнийском университете в Беркли
Capital One присоединяется к спонсорам-основателям RISELab в Калифорнийском университете в Беркли Миссия RISELab – дать машинам возможность быстро выполнять интеллектуальные действия на основе данных в реальном времени и контекста окружающего мира. Автор Стивен Романофф Как компания, основанная на данных, Capital One десятилетиями использовала информацию из данных, чтобы предлагать своим клиентам финансовые продукты, отвечающие их разнообразным потребностям. Сейчас мы..
По всей сети - обзор Недели искусственного интеллекта, 14 октября
С возвращением в очередной выпуск Across the Network - еженедельный обзор Lab41 о том, что происходит в мире искусственного интеллекта. Поскольку мы официально завершили наш недавний раунд испытаний, люди в лаборатории были заняты исследованием того, какие новые проекты начать в предстоящем цикле испытаний. Таким образом, было довольно много интересных ресурсов и ссылок, которые я взял из каналов Lab41 Slack. Статьи и статьи Полностью символьный нейронный машинный перевод без..
Исследование оттока пользователей: Spark ML в Sparkify Music Streaming
Этот проект направлен на использование возможностей Spark для анализа оттока пользователей и классификации потенциальных лояльных пользователей Sparkify , симулированного сервиса потоковой передачи музыки. Поскольку в современных приложениях задействовано все больше и больше пользователей, анализ больших данных пользовательской информации приносит большую пользу для бизнес-решений и принятия решений. Отток показывает, будет ли пользователь продолжать использовать ваше приложение, а..
Придаем искру вашему алгоритму
Придать искру вашему алгоритму от Йорга Шнайдера и Йенса Ортманна Кластерные вычисления быстро набирают обороты во всех отраслях. Все больше и больше компаний получают доступ к распределенным вычислительным мощностям в облаке. Некоторые даже создают свои собственные кластеры. Хотя это открывает огромные новые возможности для комплексного анализа, возникает вопрос, как продолжить работу с существующими алгоритмами: как можно ускорить существующие алгоритмы в кластере?..