Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Что такое конвейер данных?

В современном мире мы получаем данные из разных источников. Данные генерируются из внутренних источников, таких как устройства IoT, установленные в автомобиле, POS-терминалы в магазине, инвентарные данные розничного магазина, а также из внешних источников, таких как https://data.gov.in/ для Индии, https: //www.data.gov/ для США и т. д. (Я не рассматриваю данные, собранные из прямых источников, таких как физические опросы и интервью, а только те, которые генерируются или хранятся в..

Почему и как машинное обучение

Знания — это результат обучения через неразрывное сочетание теории и практики . Это то, что осталось в нашем опыте от всех данных , которые превратились в то, что мы называем информацией. Этот процесс можно наблюдать на разных этапах нашей жизни, и он никогда не ограничивается академическим путешествием. Я хочу показать, что машинное обучение — это не что иное, как человеческая логика , адаптированная для более сложных задач , которые, безусловно, требуют больше..

Прогнозы AI на 2020 год

Повышение эффективности бизнеса за счет искусственного интеллекта (ИИ), моделирование на периферии, повышенное внимание к конфиденциальности данных и управлению ими, а также растущие войны за кадры - среди ключевых тенденций в области ИИ AI: Всем это нравится, но лишь немногие делают это хорошо. В Глобальном исследовании и отчете об исследованиях в области искусственного интеллекта MIT SMR-BCG за 2019 год говорится, что девять из десяти предприятий сегодня инвестируют в ИИ, но 70..

Какова реальная ценность данных? Ответ не так прост!

Компании собирают данные годами. Полезные данные могут дать компаниям конкурентные преимущества и сформировать основу для более качественного обслуживания и улучшения качества обслуживания клиентов. Многие компании также стали агрегаторами данных, собирая и продавая данные. Однако успех в области больших данных не связан с продажей данных - иногда данные могут быть даже токсичным активом. Что мы можем узнать из успехов и неудач в монетизации и использовании данных? Мы входим в новую..

Лассо-регрессия и машинное обучение

Лассо-регрессия помогает моделям точно выбирать переменные и прогнозировать результаты. Лассо-регрессия — довольно известная линейная регрессия, которая полезна для уменьшения значения входных переменных для прогнозирования точного результата. Смысл Лассо - наименьшая абсолютная усадка и отбор, оператор. Как мы знаем, с помощью регрессии — это метод моделирования, с помощью которого мы можем прогнозировать числовые значения на основе предоставленных входных данных. Линейная..

Недвижимость коммерческой недвижимости!

Стив Джобс однажды порадовал нас аналогией того, что компьютеры являются «велосипедами разума». Он имел в виду исследование, которое он когда-то читал, которое показало относительно низкую эффективность, в которой люди могут физически путешествовать по сравнению с кондором ... Однако, посадите людей на велосипед, и внезапно мы летаем! Эта аналогия никогда не была более уместной, чем сегодня. Почему? Что ж, в сегодняшнем современном мире нас окружают высокоинтеллектуальные..

У вас достаточно данных?

Углубляться, расширяться или повышать качество: как найти узкое место в данных «Если бы у меня был доступ к большему количеству обучающих данных, точность моей модели значительно увеличилась бы», «Мы должны собирать больше данных через API», «Качество данных в источнике настолько низкое, что мы не можем их использовать» Данные являются основой каждого проекта машинного обучения или аналитики, но, несмотря на то, что сейчас у нас больше данных, чем когда-либо, отговорки, связанные с..