Публикации по теме 'big-data'


Основные V в больших данных
Характеристики больших данных Большие данные обычно характеризуются с помощью ряда V. Первые три — это объем, скорость и разнообразие . 1] Объем – это огромные объемы данных, которые генерируются каждую секунду, минуты, час и день в нашем мире. Объем – это измерение больших данных, связанное с их размером и экспоненциальным ростом. проблемы при работе с большими объемами данных включают стоимость, масштабируемость и производительность, связанные с их хранением, доступом и..
Проектирование хранилища данных Oracle
Ниже приведены шаги, которые нам необходимо выполнить для проектирования хранилища данных: Создание внешних таблиц и загрузка данных из плоских файлов Чтобы преобразовать данные из исходных плоских файлов в реляционные или многомерные целевые объекты, мы можем использовать либо оператор плоского файла, либо внешнюю таблицу для загрузки данных из источника. Внешние таблицы позволяют нам представлять данные из источников плоских файлов в формате реляционной таблицы. Мы можем напрямую..
Воскресный брифинг D4S №8
ВЫПУСК №85 Воскресный брифинг D4S №85 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 10 января 2021 г. Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать в 85-й выпуск воскресного брифинга. На этой неделе мы продолжаем наш перерыв в блогах о причинно-следственных связях и моделировании эпидемий. А пока вы можете ознакомиться с серией причинно-следственных связей с нашей последней публикацией, подробно..
ПОЧЕМУ НЕОБХОДИМО УЧИТЬСЯ МАШИНОСТРОЕНИЕМ ПРЯМО СЕЙЧАС!
«Прорыв в машинном обучении стоит десяти Microsoft». - Билл Гейтс. Если посмотреть на прошлые тенденции, ожидается, что мировые данные будут удваиваться каждые два года, при этом стоимость хранения данных будет снижаться примерно с той же скоростью. Чтобы извлечь информацию из этих экспоненциально увеличивающихся данных, потребность в более совершенных методах машинного обучения находится на рекордно высоком уровне. Машинное обучение, пожалуй, сейчас одна из самых популярных..
Как централизовать разведку, возглавить организационную трансформацию и подготовиться к будущему ...
Разработка передовых функций - это пример того, как новые технологии могут раскрыть потенциал больших данных таким образом, чтобы стимулировать рост, уделять приоритетное внимание конфиденциальности и способствовать трансформационной целостности. История нашей современной цифровой экономики - это во многом рассказ о наших развивающихся усилиях по управлению растущим объемом данных, которые мы производим, и извлечению выгоды из этих усилий. Мы с самого начала понимали потенциальную..
Более быстрый AutoML с TPOT и RAPIDS
Авторы Ник Беккер , Данте Гама Дессавр и Джон Зедлевски TPOT , одна из самых популярных библиотек автоматизированного машинного обучения Python, теперь ускоряется с помощью RAPIDS cuML и DMLC XGBoost . Пользователи TPOT, имеющие доступ к графическому процессору NVIDIA, могут ускорить свои конвейеры AutoML с помощью новой, изначально поддерживаемой конфигурации TPOT cuML , изменив только один параметр в своем коде в недавно выпущенной версии 0.11.6. Да, AutoML на базе..
HodgeRank: создание рейтинга фильмов на основе рейтингов фильмов IMDb (часть 1)
Кино – неотъемлемая часть нашей жизни. Вы когда-нибудь задумывались, как киносайты, такие как IMDb или Netflix, определяют список фильмов с самым высоким рейтингом на своих веб-сайтах? Напомним, что после завершения просмотра любого фильма на потоковой платформе система обычно предлагает вам оценить этот фильм по шкале от 1 до 5. В этой серии сообщений в блоге я сформулирую задачу «нахождения глобального рейтинга фильмов с учетом оценок пользователей» как задачу обучения с полуучителем,..