Публикации по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Предиктивная аналитика с большими данными и решениями для автоматизированного машинного обучения

Прогнозная аналитика больших данных Данные важны практически для любого бизнеса. Предприятия используют данные для расширения своего производства, увеличения преимуществ для клиентов и увеличения прибыли. Поэтому прогнозная аналитика приобретает все большее значение в цифровом мире. Предиктивная аналитика предсказывает возможные будущие результаты с помощью предиктивной аналитики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, методов моделирования, которые позволяют развиваться..

AI Snack # 3: Clustering (Кластеризация)

Юлий Цезарь: «Divida et Impera» (перевод: разделяй и властвуй) На протяжении тысячелетий мы решали большие проблемы, разбивая их на более мелкие, лучше определенные части, на которых мы можем сосредоточить наши усилия: Большая проблема: как продавать товары миллионам клиентов. Проблема меньшего масштаба: Как продавать товары мужчинам в возрасте от 25 до 30 лет, которые зарабатывают от 75 до 120 тысяч в год? Алгоритмы кластеризации наделяют нас даром зрения. Они помогают..

Как Stratifyd сравнивается со своими конкурентами All-In-One

Опираясь на науку о данных, Stratifyd создала один из самых универсальных инструментов анализа данных на основе ИИ на рынке. Мы считаем, что наша платформа, использующая машинное обучение и понимание естественного языка, является одним из лучших доступных решений для анализа данных. Имея это в виду, Stratifyd превосходит нас, выходя на ринг с некоторыми из самых громких имен в области корпоративных технологий. Чтобы определить, как мы справляемся с ними, мы проанализировали различные..

Как большие данные могут улучшить платежи в электронной коммерции в 2019 году

Большие данные циркулируют уже несколько лет, как в сети, так и вне ее, как своего рода универсальное решение целого ряда бизнес-проблем. Неудивительно, что сегодня многие компании, занимающиеся электронной коммерцией, заняты сбором, организацией и анализом больших наборов данных, чтобы сделать обработку онлайн-платежей проще и безопаснее. Но качество больших данных зависит от того, что вы измеряете, как вы интерпретируете то, что вы измерили, и где вы применяете то, чему научились. В..

Введение в статистику в Python

Аналитика данных Введение в статистику в Python Статистика жизненно важна в аналитике данных. Мы рассмотрим некоторые основы статистики и способы ее применения на языке программирования Python. Что такое статистика Статистика - это дисциплина, которая касается сбора, организации, анализа, интерпретации и представления данных. При применении статистики к научной, промышленной или социальной проблеме принято начинать со статистической совокупности или статистической модели,..

Кратко об Apache Kafka

Кратко об Apache Kafka Архитектура, сценарии использования и руководство по началу работы - в одном лице Итак, вы слышали об этой штуке с Кафкой, которая появляется повсюду в магазине. От стартапов с зелеными побегами до жадных многонациональных компаний во всевозможных странных и замечательных контекстах. Похоже, что кто-то придумал швейцарский армейский нож из über -технологии, который работает для микросервисов, потоковой передачи событий, CQRS и всего остального, что попадает..

Ускорение на основе кэша JindoFS для обучения машинному обучению в озере данных

Задний план В последние годы технологии машинного обучения быстро развиваются и широко используются во всех сферах жизни. В области машинного обучения есть много проблем и возможностей для профессионалов отрасли. Фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, позволяют разработчикам быстро создавать и развертывать приложения машинного обучения. Благодаря быстрому развитию облачных вычислений в недавнем прошлом многие компании были готовы перейти в облако для своих..