Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

AI Battlecards — сквозной процесс построения и оценки моделей ИИ.

Пару месяцев назад меня осенило, что мои личные знания в области ИИ можно было бы немного улучшить. Вот почему я потратил время, чтобы освежить в памяти различные понятия, начиная от сбора данных и заканчивая оценкой развернутой модели. Освежая свои знания, я также подумал о том, как я мог бы поделиться этим с сообществом, а также получить краткий обзор всего, что я узнал, с указателями и советами о том, на что мне следует обратить внимание, чтобы более подробно изучить тему. В..

Хаки для программирования машинного обучения, которые должен знать каждый инженер по данным - Часть 2

DS В РЕАЛЬНОМ МИРЕ Хаки для программирования машинного обучения, которые должен знать каждый инженер по данным - Часть 2 Шпаргалка для специалистов по анализу данных и машинного обучения. Этот пост является продолжением поста, упомянутого ниже. Уловки программирования машинного обучения, которые должен знать каждый инженер данных - Часть 1 Более широкая шпаргалка для специалистов по анализу данных и машинного обучения. todatascience.com..

Радар науки о данных

Как и многие люди, я стал одержим наукой о данных. Как дисциплина, она имеет корни как в компьютерных науках, так и в математике, что делает ее уникальным инструментом для решения некоторых из самых больших проблем в мире. Однако для многих людей (в том числе и для меня) путешествие в науку о данных обескураживает. Частично это связано с тем, что количество дисциплин, которые предполагается иметь у специалиста по анализу данных, довольно велико. Сильные знания в области статистики,..

Дорожная карта для науки о данных: руководство по основным шагам и ресурсам

Наука о данных — это быстрорастущая область, которая стала неотъемлемой частью многих отраслей. От бизнес-аналитики до здравоохранения и образования наука о данных используется для получения информации, принятия обоснованных решений и решения сложных проблем. Тем не менее, изучение науки о данных может показаться непосильной задачей из-за огромного количества инструментов, технологий и навыков, которые необходимо освоить. В этой статье мы предоставим дорожную карту для науки о данных,..

Наука о данных 4 столпа.

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая включает в себя извлечение идей и знаний из данных с использованием комбинации статистических, вычислительных и аналитических методов. Поле построено на четырех основных столпах, а именно: Математика и статистика . Математика и статистика составляют основу науки о данных. Они позволяют специалистам по данным понимать базовую структуру данных и разрабатывать алгоритмы и модели для ее анализа. Сюда входят такие темы, как..

Как работают предварительно обученные трансформеры, часть 1 (машинное обучение)

BioCPT: Контрастные предварительно обученные преобразователи с крупномасштабными журналами поиска в PubMed для быстрого поиска биомедицинской информации (arXiv) Автор: Цяо Цзинь , Вон Ким , Цинью Чен , Дональд С. Комо , Лана Еганова , Джон Уилбур , Чжиюн Лу . Резюме: Информационный поиск (IR) имеет важное значение для получения биомедицинских знаний и поддержки принятия клинических решений. Хотя недавний прогресс показал, что кодировщики языковых моделей лучше выполняют..

Нулевая регрессия и объяснимость прогнозов удержания клиентов

Улучшение пользовательского опыта для продукта данных за счет использования объяснимых более подробных методов регрессии. В Apteo мы используем различные алгоритмы и модели обучения, чтобы помочь нашим клиентам предсказать, что их клиенты будут делать дальше, что позволяет им создавать маркетинговые кампании на основе данных и оптимизацию на месте на основе поведения их клиентов. Мы уделяем особое внимание повторным покупкам и удержанию клиентов. Помогая клиентам нашего бренда..