Публикации по теме real-time-analytics

Публикации по теме 'real-time-analytics'

Производство моделей машинного обучения

Внедрение моделей в производство - дело сложное Самая большая проблема в жизненном цикле проекта машинного обучения заключается не в том, чтобы создать хороший алгоритм или обобщить результаты, или получить хорошие прогнозы или лучшую точность. Самая большая проблема - запустить системы машинного обучения в производство. Одна из известных истин в мире машинного обучения заключается в том, что только небольшая часть реальной системы машинного обучения состоит из кода машинного..

Проекты инженерии данных

Проекты по обработке данных составляют основу успешных организаций, управляемых данными. Они включают проектирование, внедрение и обслуживание надежных конвейеров данных, баз данных и систем, обеспечивающих эффективную обработку, хранение и анализ данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим несколько интересных проектов по обработке данных, демонстрирующих разнообразные приложения и влияние этой области. Давайте погрузимся! Создание информационных панелей аналитики в реальном..

Может ли умная фабрика стать еще умнее?

Автор Джо МакКендрик Хотя изменение производственных процессов может быть медленным процессом, трансформационные цифровые технологии проникают в новые умные фабрики. Может ли умная фабрика стать еще умнее? Это вопрос, который волнует всех, поскольку новые технологии обещают связать процессы и добавить интеллектуальные возможности в широкий спектр функций. Во-первых, еще предстоит устранить препятствия. Кит Белтон, директор Инициативы по производственной политике в Университете..

Обнаружение изменений в производительности модели машинного обучения в режиме реального времени при отсутствии меток

Отслеживание эффективности модели машинного обучения в полевых условиях так же важно, как и разработка модели. Данные реального мира постоянно меняются, поэтому модель, обученная на старых данных, может устареть и давать плохие результаты на более свежих данных. Например, рассмотрим период начала 2020 года, когда внезапное объявление о блокировках по всему миру привело к нарушению цепочки поставок и другим проблемам. Большинство моделей машинного обучения не были бы обучены работать в..

Что такое непрерывный интеллект?

Автор Сальваторе Саламоне Непрерывная аналитика опирается на платформы, архитектуры и программное обеспечение, которые позволяют организациям собирать, упорядочивать и анализировать данные, чтобы обеспечивать быстрые действия в ответ на события в реальном времени. Сегодня компаниям необходимо быстро принимать решения, поскольку события происходят на основе анализа потоковых данных из нескольких источников. Это сильно отличается от того, как организации работали раньше. И это..

Точность на момент времени в машинном обучении в реальном времени

Специалисты по данным знают, что при создании обучающих наборов им необходимо следить за утечкой данных, чтобы гарантировать, что модель обучается только на правильных данных. Утечка данных происходит, когда модели обучаются на примерах, которых на самом деле не было в реальном мире. В моделях временных рядов утечка данных обычно вызывается добавлением в обучающий набор функций, которые произошли после того, как данный прогноз должен был произойти. Хотя все специалисты по данным знают,..

Потоковые прогнозы в реальном времени с использованием Google Cloud Dataflow и Google Cloud Machine Learning

Google Cloud Dataflow, вероятно, уже встроен где-то в вашу повседневную жизнь и позволяет компаниям обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени. Но представьте, что вы могли бы объединить это — в том числе в режиме реального времени — с прогнозирующей силой нейронных сетей. Именно об этом мы поговорим в нашем последнем блоге! Все началось с возни с Apache Beam , инкубационным проектом Apache, который предоставляет модель программирования, которая обрабатывает как..