Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Зачем использовать парадигму развития ИИ, ориентированную на данные?

ИИ, ориентированный на данные, и изменение формы инструментального пространства Сквозную разработку решений Data Science можно в широком смысле описать как процесс анализа, планирования, разработки и операционализации бизнес-проблемы, которая может быть решена с помощью автоматизированного анализа входных данных. Этот процесс начинается с проблем и целей бизнеса. и проходит несколько этапов. Этот жизненный цикл можно обобщить следующим образом: Как специалисты по науке о данных, мы..

Три основных извлеченных урока при построении более 1000 моделей машинного обучения

Любая компания, обрабатывающая большие объемы разнообразных данных, быстро поймет, что им нужны модели машинного обучения. Но превращение данных в ценные и надежные аналитические данные - задача, с которой столкнулись многие отрасли за последнее десятилетие, поскольку мир по уши в использовании больших данных. За последние несколько лет мы узнали, что большие данные далеко не так ценны, как интеллектуальные данные. Это связано с тем, что компаниям нужны данные, на которые они могут..

Почему пора погрузиться в озера данных

Сила данных неоспорима. Любой достойный бизнес инвестировал в Машинное обучение и Искусственный интеллект . Эти два инструмента были предметом сотен статей — мы говорили о том, как их использует бизнес, как чат-боты, технологии прогнозирования и прогнозирования, а также автоматическая кластеризация изменят правила игры. Но нам еще предстоит полностью изучить инструменты, которые имеют наибольшее значение — те, которые окажут наибольшее влияние. В этой статье мы сосредоточимся..

Автоматизированные и управляемые конвейеры: ключевые компоненты Data Science Factory

Наука о данных может быть запутанной задачей с постоянным притоком необработанных данных из бесчисленных источников, которые прокачиваются через постоянно развивающиеся конвейеры, пытаясь удовлетворить меняющиеся ожидания. Чтобы использовать весь этот хаотический потенциал, компании стремятся создать фабрики по обработке и анализу данных, которые оптимизируют процесс и снижают неэффективность; однако данные не будут ждать, пока компании наверстают упущенное. Создание..

Data Scientist vs Data Analyst Education

Мнение Data Scientist vs Data Analyst Education Что другого и такого же? Оглавление Вступление Специалист по данным Аналитик данных Сходства и различия Резюме использованная литература Вступление Специалисты по анализу данных и аналитики данных имеют одинаковые рабочие обязанности, но при этом имеют довольно большие различия в своей повседневной работе. Конечно, компания могла бы назвать кого-то специалистом по данным, и он в основном выполняет работу по анализу..

Как очистить текстовые данные

… Удаление стоп-слов для приложений Data Science Оглавление Введение Очистка текстовых данных Резюме использованная литература Введение Неудивительно, что данные в большинстве случаев беспорядочные, неорганизованные и с ними трудно работать. По мере того, как вы углубитесь в науку о данных из образовательной практики, вы увидите, что большая часть данных получается из нескольких источников, из нескольких запросов, и это может привести к получению некоторых нечистых данных...

9 причин, почему вы должны выбрать Databricks

Платить эту цену полностью стоит. Вот почему Я испытал удовольствие от работы с неуправляемой и управляемой версиями Apache Spark. Если я не настрою инфраструктуру самостоятельно, они кажутся очень похожими, но есть некоторые уникальные функции, которые отличают Databricks от других управляемых служб Apache Spark. Давайте начнем с этих льгот, не так ли? Без оркестровки Нет управления. Выберите время выполнения. Установите размер кластера. Просто подождите, пока кластер..