Публикации по теме data-analytics

Публикации по теме 'data-analytics'

Прикладные проекты | Аналитика данных — Прогнозирование риска инсульта

Дорогие друзья! Добро пожаловать в прогнозирование риска инсульта! Ваши опытные гиды, 👋 Пари Катьял и 👋 мое скромное я , здесь, чтобы провести вас через набор данных EHR с целью представить вам ключевые факторы, которые могут подвергнуть человека риску инсульта. Итак, давайте погрузимся и раскроем идеи, которые могут помочь спасти жизни! Прогнозирование и профилактика инсульта имеют решающее значение для снижения уровня смертности и улучшения результатов лечения пациентов...

ИИ и машинное обучение: переломный момент в анализе данных

По мере того, как мир становится все более зависимым от данных , компании все больше полагаются на анализ данных для обоснования своих процессов принятия решений. С появлением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) анализ данных превратился из ручного процесса в автоматизированный , более эффективный. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и машинное обучение меняют анализ данных и что это значит для будущего отрасли . Более быстрый и точный анализ Одним из..

Пять способов увеличить EBITDA с помощью Data Analytics

Начнем с аббревиатур. EBITDA означает прибыль до вычета процентов, налогов, износа и амортизации. Это финансовый показатель, который измеряет прибыльность компании, исключая влияние определенных расходов, таких как проценты, налоги, износ и амортизация. EBITDA часто используется как способ сравнения операционных показателей различных компаний или для оценки финансового состояния компании, поскольку он дает более точную картину базового денежного потока компании.

Пандемия 2020 года — Проверено перекрестно

Надежно ли это? — Классификация — перекрестная проверка и объяснение В рамках своих предыдущих блогов я занимался анализом наборов данных COVID-19, полученных от Statistics Canada . Я проанализировал наборы данных с помощью различных моделей регрессии и классификации. Чтобы быть более точным, модели были проанализированы путем сравнения различных атрибутов набора данных. Поскольку анализ проводился в текущей ситуации (пандемия COVID-19), результаты исследования были сужены до..

Рост проблем с аналитикой данных в игровой индустрии и решения с помощью машинного обучения

1. Введение 2022 год стал годом, когда последствия пандемии постепенно ослабевают, но индустрия мобильных игр продолжает процветать. В то же время отрасль поднимается на новые высоты благодаря достижениям в области аналитики больших данных, и важность данных в мобильных играх возрастает с каждым днем. Увеличение объема данных, собираемых сегодня, и их осмысление требуют усилий и времени. Трудно даже определить проблему с нерелевантными большими данными. 2. Понимание силы данных..

Инженеры по обработке данных не должны писать метки воздушного потока - Часть 2

Предложение фреймворка для Apache Airflow Это вторая статья о том, почему инженеры по обработке данных не должны создавать группы DAG для Airflow . В этой новой статье мы собираемся представить предложение фреймворка для Apache Airflow. Эта статья призвана пролить свет на то, как создание фреймворка может помочь вам решить некоторые проблемы, связанные с написанием DAG. В этой новой статье я сделаю краткий обзор первой части. Так что читать его не обязательно. Тем не менее,..

Глубокое обучение, использование и его приложения

Глубокое обучение, использование и его приложения По словам Джеффри Хинтона, одного из главных исследователей в этой области, глубокое обучение или глубокое обучение — это новый тип искусственного интеллекта, в котором вы заставляете машину учиться на собственном опыте. И, возможно, будущее неконтролируемого машинного обучения, поскольку вам не нужен помеченный набор данных. В этом контексте алгоритмы умеют обучаться без предварительного вмешательства человека, принимая решения о..