Публикации по теме 'organization'
Таксономии искусственного интеллекта (ИИ)
« Ты продолжаешь использовать это слово. Я не думаю, что это означает то, что вы думаете. ».
Я много читаю и добываю МНОГИЕ лучшие материалы в своем браузере для дальнейшего использования. Я даю каждой закладке описательное имя , включающее ключевые слова , чтобы ее было легче найти в дальнейшем, и чтобы все это было ясно (в основном), я разработал ключевые слова . strong>иерархия папок .
Искусственный интеллект ( ИИ ) — это область исследований, которая всегда меня..
Алфавитизируйте свой код.
Почему?
Как люди, мы преуспеваем в структуре и порядке, и маркировка вещей — отличный способ помочь нашему мозгу более эффективно обрабатывать информацию. Вы когда-нибудь замечали, как быстро можно определить алфавитный порядок элементов в пределах первых трех элементов?
Это потому, что алфавитный порядок является знакомым и предсказуемым шаблоном, который мы можем легко просмотреть. В кодировании важно иметь чистый и организованный проект, и применение алфавитного порядка к различным..
Как обеспечить успех DevOps в вашей организации
В этой статье вы узнаете о ценности DevOps для бизнеса. Мы объясняем пять наиболее важных KPI, которые помогут вам измерить успех DevOps в вашей организации.
Если бы существовал способ позволить вашей цифровой организации быстрее создавать ценность для бизнеса и увеличивать доход, вы бы сделали это? Большинство руководителей бизнеса без колебаний ответят громким «да!» Последнее десятилетие привело к появлению именно такого процесса, DevOps, позволяющего компаниям, занимающимся..
Структура команды для успешной бизнес-аналитики/хранилища данных/вспомогательной аналитики и машинного обучения.
Что будет работать для предприятия, понимающего континуум данных в бизнесе и ценность машинного обучения.
Первая проблема — это данные, которые должны быть доступны, чтобы бизнес мог их использовать. Существуют различные способы их сбора из всех транзакционных систем со структурированными данными, а также множество источников других данных, таких как потоковые интерактивные журналы, контент колл-центра, взаимодействие с веб-сайтом, другие неструктурированные данные, такие как рыночные..
Инженеры по машинному обучению в Wildlife Studios
В этой статье мы кратко рассмотрим, как инженеры по машинному обучению ( MLE) могут принести больше пользы всей экосистеме машинного обучения в Wildlife , помогая нашим командам повысить производительность, связанную с машинным обучением, и сократить технический долг.
В нашем текущем сценарии инженеры данных (DE), специалисты по данным (DS) и MLE тесно сотрудничают, что может привести к запутанной динамике работы. Когда мы сужаем масштаб, чтобы сосредоточиться на двух наиболее..
Планируйте свой день, чтобы найти время для практики
При попытке изучить любой предмет важно иметь время для практики и изучения. Это особенно сложно, когда вы ведете насыщенный образ жизни. Например, у меня есть дочь и жена, о которых я забочусь, и я работаю на двух работах. Трудно найти время для написания кода, если ваша рабочая неделя составляет от 65 до 100 часов в неделю.
Типичный день для меня - подъем в 5 утра, моя дочь обычно просыпается по будильнику; поменять подгузник моей дочери; приготовь ей завтрак; разбуди мою жену;..
Методология анализа данных 101
Как Data Scientist может организовать свою работу?
Каждому специалисту по анализу данных нужна методология для решения задач науки о данных. Например, предположим, что вы специалист по данным, и ваша первая задача - увеличить продажи компании, они хотят знать, какой продукт они должны продавать в какой период. Вам понадобится правильная методология, чтобы организовать свою работу, проанализировать различные типы данных и решить их проблему. Вашему клиенту все равно, как вы выполняете..
