Публикации по теме 'big-data'


Реальный искусственный интеллект: ваше руководство по определению требований
В чем разница между академической и коммерческой наукой о данных? Академическая наука о данных похожа на участие в гонках Формулы-1. Ваши навыки вождения должны быть на высшем уровне, а ваш автомобиль должен быть безупречным. Но также вам не нужно думать о том, где должна быть ваша пункт назначения , какой маршрут выбрать или о пешеходах перейти дорогу . Итак, добро пожаловать в коммерческую науку о данных: повседневное вождение в переполненном городе. Это был невероятный..
SYSU и UBTECH предлагают большое обучение для обоснования, анализа и улучшения базовых моделей
Недавняя разработка крупных базовых моделей, таких как BERT, GPT-3 MAE и т. д., привела к изменению парадигмы ИИ. Такие модели извлекают выгоду из предварительного обучения на больших данных в масштабе и продемонстрировали революционную производительность и отличные возможности передачи для различных последующих задач. Отсутствие единой теоретической базы…
Обработка больших файлов данных с помощью многопоточности Python
Разгон по левой полосе. Мы проводим много времени в ожидании завершения некоторой задачи по подготовке данных - вы бы сказали, что это удел специалистов по данным. Что ж, мы можем ускорить процесс. Вот два метода, которые вам пригодятся: файлы с отображением памяти и многопоточность . Данные Недавно мне пришлось извлекать термины и их частоту из Корпуса Google Книг Ngram , и я задумался, есть ли способы ускорить выполнение задачи. Корпус состоит из двадцати шести файлов..
Глубокая кластеризация на основе плотности!
Алгоритм DBSCAN был объяснен в этой статье с подробным объяснением проекта! Просьба ко всем, пожалуйста, прочтите мою статью о кластеризации, прежде чем приступать к этой, потому что это будет большим подспорьем для вас, ребята, поскольку поможет понять основы кластеризации! Что такое кластеризация? Введение. Вы когда-нибудь задумывались о упорядочении данных на основе схожих признаков без фактических меток/классов/целей… medium.com..
Hive Metastore - почему он все еще здесь и что может его заменить?
В большинстве архитектур данных по-прежнему присутствует Hive Metastore. Почему он сохранился и что, наконец, может заменить его в будущем? Hive & Hadoop - Краткая история Apache Hive появился в 2010 году как компонент экосистемы Hadoop, когда Hadoop был новым и инновационным способом анализа больших данных. Что сделал Hive, так это реализовал интерфейс SQL для Hadoop. Его архитектура состояла из двух основных сервисов: Механизм запросов - отвечает за выполнение оператора..
сетка данных Колибри; математики; Редаш; ThDPTh #49
В последнее время я занимаюсь более глубоким исследованием сетки данных и — еще не опубликованным — пишу. Но я нашел второй взгляд на Kolibri Games, который мне очень понравился, их путешествие настолько удивительно скудное и целенаправленное, что я вдохновился, когда смотрел его. Читайте об этом ниже… Я Свен , я собираю Точки данных , чтобы помочь понять и сформировать будущее, основанное на данных. Мысли Свенса
Обучите свою первую модель с Apache Spark
Машинное обучение является частью энциклопедии, известной как Искусственный интеллект . Он развился из изучения распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте , машинное обучение исследует изучение и построение алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на данных - такие алгоритмы преодолевают следование строго статическим программным инструкциям, создавая данные прогнозы или решения, основанные на построении модели на основе выборки..