Публикации по теме 'analytics'


Являются ли специалисты по данным ответом?
С каждым днем ​​наш мир становится все более взаимосвязанным — прогнозируется , что к 2020 году у нас будет около 50 миллиардов подключенных устройств и около 6 миллиардов из этих устройств будут смартфонами, а это значит, что объемы данных будут только увеличиваться. расти, по словам Эндрю Макафи — главного научного сотрудника Массачусетского технологического института, у нас очень скоро исчерпается метрическая система для измерения всех этих данных, которые мы генерируем...
Кривая COVID-19 в Сингапуре сгладилась
Кривая COVID-19 в Сингапуре сгладилась Обновление ситуации с COVID-19 в Сингапуре Примечание от редакторов. На пути к науке о данных — это публикация на Medium, основанная в первую очередь на исследованиях в области науки о данных и машинного обучения. Мы не специалисты в области здравоохранения или эпидемиологи, и мнения в этой статье не следует интерпретировать как профессиональные советы. Чтобы узнать больше о пандемии коронавируса, нажмите здесь . В преддверии всеобщих..
Взломать черный ящик с помощью объяснимого искусственного интеллекта
Недавно я разговаривал с одним из руководителей высшего звена по поводу финансирования проекта в области науки о данных. Он указал, что, хотя он понимал общие концепции, ему было неясно, как работают модели глубокого обучения. Был одобрен пилотный проект, который дал интересные результаты. Однако, когда пришло время получить разрешение на запуск модели в производство, скептицизм и сопротивление возросли. Хотя специалисты по анализу данных хорошо описали проблему, данные, результаты..
Расширенная аналитика прокладывает путь
Представьте себе: руководитель вашего отдела просит вас провести углубленный анализ данных о потребительских подписках за последние два квартала, и вы обнаруживаете необъяснимое уменьшение числа подписчиков с западного побережья США. здорово, если бы у вас был инструмент, который мог бы собирать данные из разрозненных источников, учитывать все возможные факторы, в том числе те, которые часто упускают из виду, и подсказывать причину снижения и способы ее устранения? Введите расширенную..
R: простой для сложных задач, сложный для простых задач
Когда дело доходит до сложных проектов по науке о данных, многие выбирают R. Почему? Потому что решать сложные задачи в R проще, чем на других сопоставимых платформах. К сожалению, это не относится к выполнению более простых задач, которые, я бы сказал, довольно сложны в базе R. Отсюда и название — R: простой для сложных задач, сложный для простых задач. Рассмотрим простую, но обязательную задачу создания сводной статистики для исследовательского проекта с использованием табличных..
Матрица косинусного сходства с использованием широковещательной передачи в Python
Узнайте, как кодировать (почти) однострочную функцию Python для вычисления (вручную) косинусных матриц сходства или корреляции, используемых во многих алгоритмах науки о данных, с использованием функции широковещательной передачи библиотеки numpy в Python. Как вы думаете, можно ли сказать, что профессиональный гонщик MotoGP и ребенок на картинке имеют одинаковую страсть к автоспорту, даже если они никогда не встретятся, и отличаются во всех других аспектах своей жизни? Если вы думаете,..
Построение RAPM с поправкой на место проведения для ожидаемых целей: происхождение, процесс и результаты (часть 1)
Происхождение: Что побудило меня построить все это? По данным Evolving-Hockey.com, хоккеисты Миннесота Уайлд лидировали в НХЛ по количеству голов выше замены (GAR) в регулярном сезоне 2019–2020. Другими словами, их расчеты, которые изолируют производительность команды путем поправки на контекстуальные факторы, такие как сила графика и игра вплотную, а также отделяют игру вратарей команды от их полевых игроков, привели к выводу, что если вы замените каждого игрок в Minnesota Wild с..