Публикации по теме 'data'
Понимание машин повышения градиента (машинное обучение)
Может ли это устройство Интернета вещей быть безопасным? Прогноз оценки риска для устройств Интернета вещей, использующих GradientBoosting Machines ( arXiv )
Автор: Карлос А. Ривера Альварес , Араш Шагаги , Дэвид Д. Нгуен , Салил С. Канхере
Аннотация . Оценка и прогнозирование рисков безопасности имеют решающее значение для организаций, развертывающих устройства Интернета вещей (IoT). Абсолютным минимальным требованием для предприятий является проверка риска..
Состояние систем мониторинга в 2022 году часть 2
Субпикосекундная система мониторинга цифровых часов ( arXiv)
Автор: Рохит Саради , Эрих Фрам , Эдуардо Б. С. Мендес , Роджер Русак
Аннотация: мы описываем недорогую систему, предназначенную для контроля дрейфа цифровых часов с точностью ≤ 1 пс. С помощью этой системы мы показали, что можно отслеживать изменения фазы на субпикосекундном уровне, добавляя шум к эталонным часам. Как и во многих случаях, когда часы являются частью сложной распределительной сети, небольшие..
Наука о данных для оптимизации бизнеса: понимание затрат, потерь и целевой функции
Наука о данных для оптимизации бизнеса является жизненно важным аспектом современного бизнеса. Чтобы улучшить процесс принятия решений, компании полагаются на информацию, основанную на данных, генерируемую алгоритмами машинного обучения. Понимание фундаментальных концепций стоимости, потерь и целевой функции имеет решающее значение для построения эффективных и точных прогностических моделей. Давайте…
Создание лучшей петли обратной связи
Использование науки о данных для улучшения нашей способности к обучению
Без эффективных петель обратной связи все предприятия находятся на случайной дистанции к успеху или неудаче. Каждая новая идея — это шаг в одном направлении, мы надеемся, что это путь к успеху, но есть еще много путей к провалу. Зная это, стоит задуматься о том, как мы можем улучшить наши циклы обратной связи. За последние несколько лет, которые я провел, работая в области науки о данных, я пришел к убеждению,..
Четыре способа построить ров для вашего ИИ-продукта
Использование ИИ для создания конкурентного преимущества: четыре стратегии создания рва с продуктами ИИ
Ров — это термин, используемый в деловом мире для обозначения конкурентного преимущества, которое компания имеет перед своими конкурентами. В контексте продуктов ИИ ров может относиться к тому, как компания использует ИИ для создания уникальных и ценных предложений, которые конкурентам трудно воспроизвести.
Есть несколько способов, которыми компания может построить ров с продуктами..
Что такое МЛОпс?
Термин «MLOPs» становится все более популярным с появлением искусственного интеллекта (ИИ), но многим бизнес-лидерам в разных отраслях еще только предстоит узнать, что это такое. Созданный на стыке DevOps, обработки данных и машинного обучения (ML), MLOps представляет собой набор методов, которые надежно и эффективно развертывают и поддерживают модели машинного обучения в производственной среде.
Функции Python для исследовательского анализа данных: подробное руководство
Исследовательский анализ данных (EDA) – это важный этап в процессе анализа данных. Это предполагает понимание данных, выявление закономерностей и извлечение ценной информации .
Python с его богатой экосистемой библиотек и функций предоставляет мощные инструменты для выполнения EDA. В этой статье мы рассмотрим основные функции Python, которые обычно используются в EDA. Мы рассмотрим функции из популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy и Matplotlib, а также примеры кода,..
