Публикации по теме 'data-analytics'
Что такое обратное распространение в нейронных сетях?
Обратное распространение — это основа обучения нейронной сети. Это процедура точной настройки весов нейронной сети на основе оценочной скорости, полученной из предыдущей эпохи (т. е. итерации) (т. е. итерации). Путем точной настройки весов можно снизить частоту отказов и сделать модель более надежной за счет увеличения ее обобщения. Онлайн-курс по науке о данных поможет вам построить карьеру в области науки о данных. Обратное распространение в нейронных сетях — это сокращение от..
Эволюция аналитики данных в проектировании и планировании цепочек поставок
Традиционные цепочки поставок в основном состоят из закупок, внутренней логистики, инвентаризации запчастей, производства, инвентаризации готовой продукции, фулфилмента и исходящей логистики. В последнее время аналитика на основе данных стала важной частью головоломки, особенно в стратегическом проектировании цепочки поставок, получая конкурентное преимущество на рынке.
Однако большинству компаний все еще не удается внедрить аналитику данных в управление цепочкой поставок...
Сквозное машинное обучение
«Машинное обучение: компьютер может учиться на собственном опыте без специального программирования».
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — ——
Статья содержит:
Постановка задачи Что такое машинное обучение? Почему машинное обучение важно? Какие существуют типы машинного обучения? Шаги, включенные в проект машинного обучения
а) Шаг 1. Сбор или сбор данных
б) Шаг 2. Предварительная обработка данных
c) Шаг 3. Тренировка тестового сплита
г)Шаг 4. Выбор..
Эволюция платформы Maching Learning
Мы примерно на десятилетие удалены от зарождения современной платформы машинного обучения (ML), во многом вдохновленной растущей экосистемой технологий на основе Python с открытым исходным кодом для специалистов по данным. Это хорошее время для нас, чтобы вспомнить о достигнутом прогрессе, выделить основные проблемы, с которыми предприятия сталкиваются с существующими платформами машинного обучения, и обсудить, на что будет похоже следующее поколение платформ. В дальнейшем мы полагаем, что..
Первая научная статья Apache ShardingSphere принята ICDE, конференцией по базам данных верхнего уровня
ICDE приняла первую академическую статью Apache ShardingSphere
Недавно Международная конференция по инженерии данных (ICDE) приняла «Apache ShardingSphere: целостную и подключаемую платформу для разделения данных , созданную в соавторстве с сообществом Apache ShardingSphere, лабораторией SphereEx и кафедрой компьютерных наук Чунцинского университета. )», одна из крупнейших международных конференций по инженерии данных и базам данных. Этот документ конференции является первым..
От данных к предсказанию: полное руководство по анализу, визуализации и моделированию «Титаника»…
Модели прогнозного машинного обучения (ML) стали важным инструментом для принятия бизнес-решений на основе данных. Они являются важным арсеналом для предприятий, которые хотят оставаться конкурентоспособными в мире, который все больше зависит от данных. Используя возможности машинного обучения, предприятия могут принимать более обоснованные решения, повышать свою эффективность, сокращать расходы и улучшать качество обслуживания клиентов.
В этой статье мы рассмотрим, как создать..
Жизненный цикл разработки модели машинного обучения
Жизненный цикл разработки машинного обучения — это процесс, используемый отраслью науки о данных для проектирования, разработки и тестирования высококачественных моделей. Его также называют процессом обучения модели . Цель этой статьи — дать представление о разработке модели в рамках аналитического проекта в режиме реального времени, а не обсудить существующие теоретические основы.
1. Бизнес-требования и разработка гипотез
Понимание бизнес-домена и бизнес-требований является..
