Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Лучшие фреймворки Python для анализа данных, которые вам нужно изучить

Python заслужил широкую популярность, и не зря. Его мощность, удобство для пользователя и процветающее сообщество разработчиков привели к созданию многочисленных библиотек и фреймворков. Среди разнообразных приложений Python анализ данных выделяется как одна из наиболее заметных областей. Фреймворки Python произвели революцию в анализе данных, сделав его более эффективным и менее затратным по времени. В этой статье рассматриваются некоторые из лучших фреймворков Python для анализа..

Компания oneFactor признана лучшим поставщиком 2019 года по версии Gartner.

oneFactor, разработчик уникального преимущества и собственной платформы предоставления услуг искусственного интеллекта (ИИ) для владельцев телекоммуникационных компаний и других транзакционных данных, объявил, что он был назван «Крутым поставщиком» в отчете Cool Vendors о бизнес-операциях поставщиков услуг связи за 2019 год*, подготовленном Gartner. , Инк. Согласно отчету Gartner: «увеличение объема информации за счет искусственного интеллекта и машинного обучения имеет решающее..

Взглянем на критиков Гэри Маркуса о методе глубокого обучения в искусственном интеллекте.

Взглянем на критиков Гэри Маркуса о методе глубокого обучения в искусственном интеллекте В своей статье «Глубокое обучение: критическая оценка» Гэри Маркус дает обзор ограничений глубокого обучения и риска чрезмерной шумихи. Он также представляет альтернативы глубокому обучению. Статья начинается с обсуждения преимуществ глубокого обучения, таких как распознавание лиц и речи. Затем он переходит к ограничениям глубокого обучения и заканчивает изучением возможных способов сделать..

Изучение многомерных индексов: следующая важная вещь в БД OLAP

Избыток данных в мире открыл множество возможностей для изучения и анализа поведения людей по всему миру. Для большинства анализов требуется, по крайней мере, несколько дней данных, если не больше, что приводит к необходимости быстрого запрашиваемого механизма хранения. Базы данных OLAP существуют только для этой цели, то есть для облегчения запросов к огромным объемам данных с минимальными задержками. Чтобы минимизировать задержку, все базы данных имеют индексы, созданные на основе..

Изучение ассоциативных правил — Априорный алгоритм!

Этот блог призван подробно объяснить концепцию априорного алгоритма с примерами и проектом! В этой статье есть предварительное условие темы «Изучение правил ассоциации». Если вы не знаете об этом, вы можете перейти по ссылке, указанной ниже: Используете ли вы изучение ассоциативных правил? Целью этого блога является объяснение того, что такое углубленное изучение ассоциативных правил, и его применение в бизнесе, основанном на продуктах… harshitdawar..

Работа с большими данными с ускорением и высокой точностью

Контролируемые модели используются для прогнозирования результатов бизнеса, когда у нас уже есть ответ на основе наборов исторических данных. Вот несколько примеров: конверсия лидов, правильное размещение рекламы, увольнение сотрудников, и тому есть множество применений. Наличие больших наборов данных может привести к более высокой точности, что приведет к более точному прогнозированию и повышению прибыльности или успеха в бизнесе. Но показано, что линейные модели имеют ограниченную..

Компьютеры против мозга, кто победит?

ДАННЫЕ И БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Когда вы делитесь изображением в Интернете или ищете направление на Картах Google или в других приложениях или на веб-сайтах, вы создаете и отправляете множество фрагментов информации по дикой всемирной сети (Интернету), к которой мы все подключены. Вы можете генерировать различные типы информации из различных источников, небольшие фрагменты информации — это то, что мы называем данными. Теперь представьте себе количество информации или данных, которые..