Публикации по теме 'data'
ИИ для принятия решений: бизнес-методологии и приложения
Программа искусственного интеллекта в Data Folkz разработана таким образом, чтобы дать вам конкурентное преимущество в новых бизнес-технологиях. Эта программа обеспечивает базовое понимание ведущих технологий на современном рынке, таких как большие данные, машинное обучение и искусственный интеллект. В дополнение к этому вы узнаете, как использовать понимание, чтобы расширить поддержку стратегии организации.
Эта программа Data Folkz предоставляет участникам программы фундаментальные..
4 𝐂’𝐬 𝐨𝐟 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐚𝐧𝐝 𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠
В 2023 году каждая крупная организация богата данными.
Данные имеют нулевую ценность, если вы не можете извлечь из них понимание, знание и мудрость. DSML (наука о данных и машинное обучение) играет ключевую роль в преобразовании данных в знания.
Согласно опросу IDC, 69% предприятий имеют команды DSML, но не имеют моделей в производственной среде.
Проект DSML переживает непростые времена, начиная с фазы miro board и заканчивая готовым к производству продуктом/решением DSML. Я уже..
Наука о данных: введение
Что такое наука о данных?
Наука о данных — это область исследования, которая имеет дело с огромными объемами данных с использованием современных инструментов и методов для поиска невидимых закономерностей, получения значимой информации из этих данных и принятия бизнес-решений. Наука о данных использует сложные алгоритмы машинного обучения для построения прогностических моделей.
Это концепция объединения статистики, анализа данных, машинного обучения и тем, подобных НЛП, для..
Искусственный интеллект (ИИ): угрозы
Искусственный интеллект — это технология, которая формирует будущее человечества. Использование технологий искусственного интеллекта может облегчить нашу жизнь благодаря адаптированным, более дешевым и долговечным продуктам и услугам.
Или наоборот. Это также может дать великую силу изменить мир в негативную сторону.
Важно лучше понимать, что такое ИИ и как работают алгоритмы ИИ, чтобы быть в курсе его угроз.
Искусственный интеллект — это инновационная область исследований, которая..
Почему Causal — ближайшее будущее науки о данных
Есть 4 основные причины:
1. Причинную концепцию легче понять, чем альтернативу глубокому обучению. Человек в петле машинного обучения заставляет объясниться, чтобы построить доверие, однако причинно-следственные модели можно частично объяснить с помощью простых графиков.
2. Причинно-следственные модели более надежны, чем альтернативы глубокому обучению. Надежность и точность - разные показатели. Модели глубокого обучения достигают необычайной точности. Надежность гораздо..
Хотите собрать набор данных для своего проекта?
Сбор набора данных является важным аспектом многих исследовательских проектов и приложений, но важно убедиться, что данные, которые вы используете, получены законно и этично.
Вот несколько шагов, которые вы можете выполнить, чтобы собрать набор данных без плагиата:
Определите свои требования к данным. Прежде чем приступить к сбору данных, важно определить, какой тип данных вам нужен и в каком количестве. Это поможет вам спланировать методы сбора данных и убедиться, что вы собираете..
basМашинное обучение
Машинное обучение, возможно, еще не стало нарицательным, но в большинстве случаев оно присутствует. Независимо от того, загрузили ли вы фотографию на Facebook, проложили маршрут с помощью Google Maps или взяли на вооружение домашнего помощника, такого как Alexa от Amazon, вы извлекли выгоду из этой технологии. В некотором смысле термин «машинное обучение» говорит сам за себя: это процесс машинного обучения. Однако то, что означает для машины обучение, является более темной территорией...
