Публикации по теме 'predictive-analytics'
Как построить крупномасштабную модель машинного обучения с Apache Spark и LightGBM для обнаружения мошенничества?
Хотя модель машинного обучения на ноутбуке Jupyter легко обучить на персональном компьютере с относительно небольшим набором статических данных, возникает проблема, когда ее нужно развернуть в реальной среде внутри финансового учреждения, где огромное количество транзакционных данных находится в Hadoop или озерах данных. В этом посте я собираюсь показать вам, как можно использовать Apache Spark для реализации основной части модели построения и обучения внутри среды Spark с помощью..
Сделать машинное обучение таким же простым, как SQL — с помощью прогностической базы данных
В нашем предыдущем сообщении в блоге мы представили новую категорию базы данных: прогностическая база данных.
Теперь мы углубимся в то, как использовать эту прогностическую базу данных.
Aito был разработан, чтобы быть знакомым для аудитории разработчиков, и его можно использовать как любую базу данных.
Синтаксис схемы JSON был вдохновлен ElasticSearch:
{
"schema": {
"messages": {
"type": "table",
"columns": {
"content": { "type": "Text" }
}
}..
Как здравоохранение может использовать машинное обучение
Как здравоохранение может использовать машинное обучение
Одна из давних проблем в области информатики здравоохранения заключалась в способности справляться с огромным разнообразием и объемом разрозненных данных, которые доступны, и растущей потребностью извлекать из них достоверность и ценность.
С распространением умных носимых медицинских устройств в сочетании с системами удаленного мониторинга поставщики услуг получают лучшие возможности для оценки состояния здоровья своих..
Clever Sheets выигрывает глобальный Slack Hackathon с помощью Aito
В начале марта Slack организовал виртуальный глобальный хакатон , в ходе которого перед командами стояла задача разработать самое современное и привлекательное приложение для своих пользователей.
Используя прогностическую базу данных Aito, Intwixt выиграла конкурс в самой сложной категории: Лучшее новое приложение для каталогов с приложением Clever Sheets . Критерием для этой категории было создание полнофункционального Slack-приложения в течение недели хакатона.
Мы поговорили с..
ИИ как интегратор
Глядя на литературу и текущую работу, посвященную искусственному интеллекту (ИИ), основное внимание обычно уделяется аспектам, связанным с агрегированием, обучением и рассуждениями. Варианты использования и преимущества в основном вытекают из этих ключевых аспектов. Однако одним из важных аспектов ИИ в будущем станет возможность интеграции, поскольку ИИ может играть роль интегратора знаний, процессов, решений и действий.
Сегодня можно определить ИИ с точки зрения набора ключевых..
Завершение DF31 и запуск DF32
Стейкеры могут претендовать на вознаграждение DF31. DF32 проходит с 6 по 13 апреля 2023 г.
1. Обзор
32-й раунд обработки данных уже здесь (DF32).
DF32 — это третья неделя DF Main, завершающая фаза DF. На этой неделе пользователи могут получить вознаграждение до 150 000 OCEAN. В DF Main еженедельные награды вырастут до 1M+ OCEAN.
В статье "Ocean Data Farming Main is Here" содержится полная информация о DF Main . По сути, это автономное описание Ocean Data Farming (DF),..
Главный технологический тренд 2017 года
Прикладной искусственный интеллект и передовое машинное обучение заняли первое место в рейтинге Gartner Стратегический технологический тренд номер один в 2017 году . Множество технологий подпадает под сферу ИИ и машинного обучения, но, говоря упрощенно, это по сути технологии, которые позволяют машинам выполнять задачи, обычно выполняемые людьми . Это включает в себя глубокое обучение, нейронные сети, обработку естественного языка и другие передовые системы, которые используют..
