Публикации по теме 'data-analytics'
Как справиться с грязным форматом Datetime
Дата и время часто настолько беспорядочны, что становятся бесполезными. При правильной очистке мы можем использовать их для получения ценной информации.
В наборах данных, где дата и время указаны вместе, они бесполезны и ничего не вносят, поскольку их невозможно интегрировать ни в модель, ни в анализ.
И большую часть времени их dtype будет в объекте, что еще больше сделает его недействительным. Но при правильном обращении и преобразовании в полезную переменную она может привнести..
Машинное обучение для ИТ-операций
Машинное обучение для ИТ-операций
Давайте решим сложность ИТ-данных
Автор — Викхас Синха
Как работает ваша ИТ-инфраструктура? Обеспечивает ли он качество обслуживания клиентов, время безотказной работы и почти мгновенное время отклика, которые вы ищете? Можете ли вы избежать простоев и устранить неполадки с минимальными затратами времени и усилий? На помощь приходит машинное обучение.
Реальность такова, что ИТ-системы стали настолько взаимосвязанными, настолько сложными и..
#KB Кластеризация
Дорогие друзья!
Был ли у вас когда-либо набор данных с таким количеством точек, что вам было трудно разобраться во всем? Кластеризация данных может быть решением, которое вы ищете. Группируя похожие точки данных вместе, алгоритмы кластеризации помогают раскрыть основную структуру ваших данных и выявить закономерности и взаимосвязи, которые раньше могли быть скрыты. 👋 Мелисса Саммерс и 👋 я впервые расскажут, что такое кластеризация данных, четыре основных типа и как их можно..
Развертывание моделей машинного обучения с помощью FastAPI и Azure
Узнайте, как развернуть оболочку API вокруг модели машинного обучения.
Производство модели машинного обучения иногда может быть самой сложной частью. Вы потратили недели на сбор данных, инженерные функции, обучение и настройку своей модели — только для того, чтобы застрять, не имея возможности выполнить вывод в реальном времени.
В этой статье будут рассмотрены основы развертывания вашей модели с помощью FastAPI и Azure. Некоторые более мелкие детали намеренно не рассматриваются (см...
Набор банковских маркетинговых данных — Исследовательский анализ данных в Python
Прежде чем мы углубимся в код, давайте посмотрим, что такое исследовательский анализ и почему в области данных важно обеспечить две цели данных: управляемые данными и продукт данных.
Большая часть машинного обучения, как мы знаем, не поддерживает текстовые данные, среди них исключение составляют в основном древовидные модели. Помимо этого, многие процессы и методы, применяемые при очистке и предварительной обработке данных, выигрывают от исследовательского анализа данных...
Сегментация клиентов на основе потребностей: полный жизненный цикл проекта
Сегментация клиентов на основе потребностей: полный жизненный цикл проекта
Сегментация клиентов на основе потребностей помогает компаниям получить более детальное представление о том, как клиенты взаимодействуют, покупают и потребляют продукты и услуги. Этот проект позволил нашему клиенту предложить наиболее актуальные предложения персонализированным образом, в соответствии с конкретной динамикой каждого рынка.
Сегментация на основе потребностей дает гораздо больше пользы, чем..
Машинное обучение: что такое машинное обучение
Проще говоря, машинное обучение означает машину, которая обучается.
Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта , цель которой - позволить компьютерам выполнять задачи на основе данных с минимальным вмешательством человека.
Я должен прояснить, что конечная цель машинного обучения - создание интеллектуальных систем, которые могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения, помогающие людям не заменять их. Ничто не заменит человека.
Вышеупомянутое..
