Публикации по теме 'data'


ИИ заново изобретает поиск
Ручной сбор данных ушел в прошлое Мы находимся в информационном поколении, когда почти все, о чем мы хотим узнать, можно найти за несколько секунд. Но это не относится к конфиденциальной информации, такой как записи компании. Таким образом, многие сотрудники компаний по-прежнему погребены под горами бумажной работы всякий раз, когда им приходится искать конкретные данные. Они тратят массу времени и энергии только на это, и иногда поиск все равно заканчивается безрезультатно. Не..
Машинное обучение: поверхностный анализ… и несколько возможностей вообразить
Машинное обучение: поверхностный анализ… и несколько возможностей Одна из самых сложных задач для преподавателя инноваций в наши дни - заставить своих учеников представить себе потенциал той или иной технологии, а затем заставить их применить их в будущем, чтобы понять, какие конкретные инновации они могут привнести. Пожалуй, самой сложной разработкой с концептуальной точки зрения и с учетом его безграничных возможностей и приложений является машинное обучение. Как ни странно, одна..
Почему R - лучший язык программирования
Добро пожаловать обратно! Недавно я говорил о некоторых основных моментах каждого из языков программирования, с которыми я знаком, следующий язык в этом списке - R, поэтому давайте поговорим о том, почему R может быть лучшим языком программирования для использования. Теперь я полностью осведомлен об ограничениях, которые имеет R, но давайте просто посмотрим на положительные моменты в этой статье ☺️, после этого длинного введения, давайте приступим! Больше, чем просто обработка данных..
Facebook DeIt: новый многообещающий метод классификации изображений
Новый многообещающий метод классификации изображений Несколько недель назад Facebook выпустил новую модель машинного обучения (Data-Efficient Image Transformer, DeIt), которая обеспечивает высочайшую производительность классификации изображений с использованием только набора данных ImageNet (1,2 миллиона изображений). Современные визуальные преобразователи могут достичь этого только с помощью сотен миллионов изображений [1]. И то, как Facebook добился этого, является самым интересным,..
Прогнозирование сердечных заболеваний с помощью машины опорных векторов (SVM)
Использование набора данных Кливленда по болезням сердца от UCI Вступление Болезни сердца, также называемые сердечно-сосудистыми заболеваниями , являются основной причиной смерти во всех регионах мира, кроме Африки. По данным ВОЗ , эти заболевания представляют собой группу нарушений, обнаруживаемых в сердце и кровеносных сосудах, которая включает ишемическую болезнь сердца, цереброваскулярную болезнь, ревматическую болезнь сердца и т. Д. Вместе они болезни стали причиной..
10 потрясающих декораторов Python
Вступление Самое замечательное в языке программирования Python - это все невероятно полезные функции, которые он упаковывает в небольшой пакет. Многие из упомянутых функций могут полностью изменить функциональность кода Python, что делает язык более универсальным. Кроме того, некоторые из этих функций при правильном использовании могут сократить время, необходимое для написания эффективного программного обеспечения. Прекрасным примером функции Python, которая очень хорошо выполняет..
Почему мы инвестировали: Innovaccer
Соавторы этой статьи: Рашми Гопинат и Шван Каззаз . Расходы на здравоохранение в США росли в геометрической прогрессии за последние несколько десятилетий, опережая рост экономики США. $3,8 трлн. Несмотря на эти огромные расходы, индустрия здравоохранения по-прежнему не имеет доступа к тем данным, которые необходимы для принятия клинических решений, обеспечения высококачественных и эффективных результатов лечения и измерения качества обслуживания по всему континууму..