Публикации по теме 'predictive-analytics'
Пространственное прогнозирование ИИ для поиска местоположения магазина
Среди множества возможностей ИИ в современном мире необходима и распространена ИИ для пространственного прогнозирования.
Мы видели различные адаптации ИИ к нескольким видам прогнозов и прогнозов, таких как прогнозирование продвижения по службе, прогнозирование погоды или медицинская диагностика. Мы все хорошо понимаем, что никто не может превзойти ИИ, когда дело доходит до обработки огромного количества данных, анализа и выявления закономерностей, чтобы делать прогнозы.
У каждого..
«Освоение прогнозирования оттока клиентов: руководство для успеха в бизнесе на основе данных!!!»
Удержание клиентов имеет решающее значение в сегодняшней жесткой конкуренции в бизнес-среде. Финансовой прибыли организации может серьезно угрожать отток клиентов, то есть скорость, с которой клиенты перестают вести дела с компанией. Однако мы можем спрогнозировать и остановить отток клиентов благодаря мощному анализу данных и машинному обучению. В этой статье мы отправимся в науку о данных, чтобы создать модель прогнозирования оттока клиентов с использованием Python и реальных данных...
Отличный кусок, чтобы поделиться Innocent.
Отличный кусок, чтобы поделиться Innocent. Я знаю, что вы упомянули об этом и пропустили это, но очень важно, чтобы вы не тестировали эффективность прогнозирования классификатора с помощью обучающего набора. Если у вас есть показатели производительности с использованием нового набора данных (тестовые данные), это будет здорово.
В любом случае, большое спасибо за то, что поделились, и я с нетерпением жду возможности попробовать эту услугу на OncenOut.
Кстати: хотя изображение очищается...
MoneyBall Watson — «Прогнозирование баскетбольных матчей с помощью анализа данных»
Чтобы увидеть код, который мы написали для этого анализа, перейдите по следующей ссылке https://github.com/aryanmsr/MoneyBall_Watson .
Введение
Поскольку популярность ставок на спорт продолжает расти, нам любопытно посмотреть, насколько точно мы можем построить модель бинарной классификации для прогнозирования побед и поражений в играх регулярного сезона НБА. Наша конечная цель — использовать методы машинного обучения для получения полезной информации из игровой статистики и..
Как ИИ помогает предприятиям обнаруживать аномалии
Используя машинное обучение, CRM-системы могут помочь вам выявлять отклонения и не сбиться с пути.
Каждый бизнес-отчет состоит из "американских горок" тенденций. Ваши показатели продаж, маркетинга или доходов редко когда-либо будут одинаковыми по всем параметрам; взлеты и падения - это часть бизнеса. Если вам удалось закрыть X сделок в прошлом месяце, надежда на заключение более X сделок амбициозна, но идеалистична, в то время как надежда закрыть где-то около N сделок является..
Регуляризация
Какую роль играет регуляризация для Data Scientist?
Регуляризация обычно используется учеными, занимающимися данными, когда они создают прогностические модели с помощью машинного обучения. Что такое машинное обучение? По словам одного из пионеров в этой области, Артура Сэмюэля, это дает компьютерам возможность учиться без явного программирования . Одним из примеров являются предложения фильмов Netflix. Основываясь на ваших прошлых предпочтениях и оценках предыдущих фильмов, которые..
Как Predictor или Evaluator работает в машинном обучении?
Чтобы создать предиктор или оценщик в Python, вам нужно начать с определения функции, которая принимает некоторые входные данные и выдает выходные данные на основе модели, которую вы обучили. Вот пример того, как создать предиктор для модели машинного обучения:
Шаг 1. Импорт библиотек
Во-первых, вам нужно импортировать необходимые библиотеки. Это будет зависеть от того, с какой моделью вы работаете, но, как правило, вам понадобится NumPy для обработки данных и библиотека для..
