Публикации по теме 'big-data'
Как построить карьеру в науке о данных
Как построить карьеру в науке о данных
Сегодняшняя экономика все больше поворачивается к аналитике. Организации и предприятия всех размеров потратили последние годы на сбор огромных объемов данных. Согласно LinkedIn, существует огромный спрос на людей, которые могут собирать и интерпретировать данные. Это специалисты по данным.
Давайте рассмотрим, как построить карьеру на курсе науки о данных .
Кто такой Data Scientist?
Специалисты по обработке и анализу данных — это смесь..
Инженерия данных 101: Введение в инженерию данных
Инжиниринг данных — одна из самых быстрорастущих категорий вакансий в настоящее время, и поэтому вы можете задаться вопросом, что это такое? Учитывая огромные объемы данных, генерируемых организациями в день, необходимо, чтобы люди обрабатывали и передавали эти данные аналитикам данных и инженерам по машинному обучению.
Так что же такое обработка данных?
Инжиниринг данных — это практика сбора, проектирования, хранения и анализа данных из различных ресурсов в масштабе.
Экосистема..
Развейте облако суеверий вокруг машинного обучения!
Развейте облако суеверий вокруг машинного обучения!
Я изучаю математику и информатику в IIIT Delhi. Я не эксперт по машинному обучению. У меня есть опыт работы с очень маленькими кусочками. Кроме того, я не претендую на звание проповедника машинного обучения и интеллектуальных систем. Я не говорю, что у машинного обучения есть решение любой проблемы в мире. Для многих задач машинное обучение даже не нужно. Моя цель — развеять суеверия вокруг машинного обучения.
Однажды я спросил..
Регрессия на Sparks MLlib
Краткий пример использования MLlib API
Я хочу поделиться (очень) небольшой разработкой PoC (доказательство концепции) об использовании MLlib на Spark + Scala. В этом случае мы хотим использовать MLlib для выполнения некоторых алгоритмов машинного обучения над некоторыми данными. Мы будем использовать (очень) небольшой набор данных, например, набор данных Леонардо на kaggle.com . Имея данные и цель (используя MLlib на Spark + Scala), давайте создадим этот PoC.
После быстрого..
ОТВЕТСТВЕННЫЙ МЛ
Массовое внедрение ИИ в нашу повседневную жизнь представляет множество угроз для каждого человека, несмотря на способность ИИ решать проблемы в течение короткого периода времени из больших объемов данных, что было бы невозможно при ограниченных возможностях человека.
Постоянно растущее использование и спрос на ИИ в здравоохранении, образовании, бизнесе, транспорте, безопасности, сельском хозяйстве и т. д. требует регулирования этих систем ИИ.
Ответственное машинное обучение – это..
Дневники Искры
«Из крошечной« Искры »может вспыхнуть могущественное пламя» ~ Данте Алигьери
Как, что и почему?
У меня и Спарк были отношения любви и ненависти последние два года или около того. Все началось после того, как я тяжело расстался с ульем, и я понял, что мне лучше без него. Я подумал, что должен высказать свое мнение и дать несколько советов по взаимоотношениям с людьми, которые проходят свой путь через этот трудный, но кое-что полезный этап жизни.
На более серьезном замечании,..
Классификация несбалансированных наборов данных
Как правильно провести анализ классификации с помощью sklearn, когда ваш набор данных несбалансирован, и улучшить его результаты.
Представим, что у вас есть набор данных с десятком функций, и вам нужно классифицировать каждое наблюдение. Это может быть проблема с двумя классами (ваш результат - 1 или 0; истина или ложь) или проблема с несколькими классами (возможно более двух альтернатив). Однако в этом случае есть изюминка. Данные несбалансированы. Подумайте о пациентах, которые..
