Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Прогнозирование сердечного приступа с помощью аналитики больших данных

В Соединенных Штатах наблюдается, что сердечная недостаточность стала основной причиной смерти и инвалидности. Существующие методы лечения сердца в некоторой степени ограничены клинической оценкой болезни. Исследователи из Йельского университета в недавнем исследовании эффективно использовали аналитику больших данных для улучшения прогнозирования выживаемости пациентов с сердечной недостаточностью. Они также смогли описать на основе данных категории различных пациентов, которые по-разному..

Блог Sparrho Data #16: самые популярные общедоступные каналы Sparrho на этой неделе

Корональный срез, содержащий хронически изображенный пирамидальный нейрон доу , визуализированный зеленым GFP ( Wikipedia Commons ) В прошлом году мы представили общие каналы — функцию на Sparrho . Это позволяет пользователям публично делиться любым из своих каналов с коллегами и друзьями. Все просто одним нажатием кнопки. Самые просматриваемые общедоступные каналы Sparrho за эту неделю ( 15–19 февраля 2016 г. ) по самым популярным темам: химия, машинное обучение и..

Портфолио Джорджа Демареста

Вот коллекция контента, который я создал за последние несколько лет. Он включает в себя авторские статьи, редизайн веб-сайта, элементы формирования спроса (реклама, целевые страницы) и инфографику. Многие другие примеры доступны по запросу. Статья Dataversity: Роль OLAP в облачную эру Написанная от имени Kyligence книга Роль OLAP в облачную эру представляет собой передовую статью, которая усиливает как основные сильные стороны подхода Apache Kylin/Kyligence к интерактивной..

Что не так с материализованными представлениями Apache Cassandra?

Apache Cassandra - одна из самых популярных баз данных NoSQL. Однако он не самый простой в использовании. В большинстве случаев он не подходит для проекта из-за сложной методологии моделирования и ограничений возможных запросов. Материализованные представления были введены несколько лет назад с намерением помочь в этом, хотя позже они оказались не такими совершенными . Пожалуйста, также взгляните на мой другой пост в блоге о 7 ошибках при использовании Apache Cassandra . Здесь..

Пользовательские метрики Kafka Streaming с использованием Apache Spark Prometheus Sink

Создание и предоставление пользовательских метрик Kafka Consumer Streaming в Apache Spark с использованием PrometheusServlet В этом сообщении блога я опишу, как создавать и улучшать текущие метрики Spark Structured Streaming с помощью потребительских метрик Kafka и предоставлять их с помощью Spark 3 PrometheusServlet, на который Prometheus может напрямую нацеливаться. В предыдущих версиях Spark необходимо было настроить либо JmxSink/JmxExporter, GraphiteSink/GraphiteExporter, либо..

Искусственный интеллект: интервью, инновации и экономика

Это перепечатка (более или менее) сегодняшнего информационного бюллетеня ARCHITECHT Daily. Зарегистрируйтесь здесь , чтобы получать его в свой почтовый ящик каждое утро. С пятницы до сегодняшнего утра я наткнулся на столько полезного контента об искусственном интеллекте, что даже не знаю, с чего начать. Также становится трудно согласовать аргументы — часто от одних и тех же людей — о том, что ИИ одновременно отвернет нашу экономику от ушей, потенциально станет достаточно..

Введение в машинное обучение

КАЖДЫЙ МОЖЕТ БЫСТРО УЗНАТЬ О ТЕХНОЛОГИЯХ БОЛЬШИХ ДАННЫХ Введение в машинное обучение 16 — ИЗУЧАЙТЕ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, НАУКУ О ДАННЫХ, АНАЛИТИКУ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ Статья 16. Введение в машинное обучение Машинное обучение (ML) — широко используемый термин. Применение машинного обучения растет во многих областях человеческой деятельности, таких как здравоохранение, образование, развлечения, мошенничество и промышленность. Машинное обучение и большие данные дополняют друг друга,..