Публикации по теме 'data-management'
Как работает перекрестная проверка в продуктах данных
В современном мире компании придают наибольшее значение цифровой трансформации, чтобы выжить в конкурентной среде. Использование данных для получения информации и прогнозов на будущее играет решающую роль, помогая компаниям принимать обоснованные решения на основе данных. На данный момент было бы правильно определить данные как сегодняшнее золото. Таким образом, ясно видно, что большая часть инвестиций делается в этой области, и мы также можем понять это по количеству предприятий,..
Java Agile Development: управление данными с помощью моделей предметной области Java
Agile Java объединяет разработку через тестирование, объектно-ориентированный дизайн и программную архитектуру в единый чистый подход к созданию надежных и масштабируемых программных систем.
Сегодня вы узнаете, как реализовать различные реляционные модели с помощью среды Spring. Мы покажем вам, как использовать основанный на тестировании и гибкий подход к разработке. Эти популярные методологии помогают нам проектировать и разрабатывать надежные и управляемые приложения.
Вот что мы..
Электронная таблица DHTMLX 5.0: поиск и фильтрация данных, объединение ячеек, автоматическая ширина и многое другое
Вся наша команда рада объявить о выпуске DHTMLX Spreadsheet 5.0. Это крупное обновление в первую очередь направлено на расширение списка возможностей для изменения структуры электронной таблицы на лету и легкого управления табличными данными. Например, новая версия нашей Библиотеки электронных таблиц JavaScript позволяет выполнять поиск и фильтрацию данных, объединять и разбивать ячейки, автоматически регулировать ширину столбца таблицы, вставлять ссылки в содержимое таблицы,..
5 лучших практик для развертывания моделей машинного обучения
Модели машинного обучения сегодня могут решить множество конкретных бизнес-задач во всех отраслях. Было много примеров моделей машинного обучения, которые использовались для решения многих бизнес-задач. В этом случае мы рассмотрим способ создания моделей машинного обучения , которые можно использовать в производстве.
Производственный процесс должен быть оптимизирован с самого начала, чтобы исключить риски на ранней стадии.
При создании экосистемы машинного обучения необходимо учитывать..
Почему машинное обучение является тем катализатором, которого мы ждали в управлении данными
Мы живем в мире, наводненном данными. Каждый день создается ошеломляющее количество данных — 2,5 квинтиллиона байт. Но насколько эффективно мы справляемся с этим потоком? Традиционные системы управления данными достигли своих пределов, борясь с такими проблемами, как масштаб, гибкость, аналитика в реальном времени и персонализация.
Познакомьтесь с машинным обучением, которое изменит правила игры в управлении данными.
Препятствия традиционного управления данными
До повсеместного..
Как ИИ будет поддерживать исследования для высших учебных заведений следующего поколения
Мир быстро меняется, и исследования становятся более важными, чем когда-либо прежде. Университеты, как институты, находящиеся в авангарде исследований, должны играть решающую роль в содействии инновациям, генерировании новых знаний и разработке передовых технологий. Тем не менее, университеты сталкиваются со значительными трудностями в предоставлении комплексного исследовательского опыта, который отвечает потребностям исследователей, финансовых агентств и отраслевых партнеров...
Борьба с COVID-19 требует срочного урока управления данными от финансов и розничной торговли ...
Способ вернуться к «новой норме», когда наша национальная экономика развивается, работники возвращаются на работу, а наши дети снова в школу, - это обширная стратегия обработки данных, вносимая пользователями, и простой, итеративный план выполнения
Примечание автора. Эта статья была написана 6 апреля, за несколько дней до широко распространенного объявления Google Apple об их сотрудничестве (см. Партнеры Apple и Google по технологии отслеживания контактов COVID-19 » , 10 апреля..
