Публикации по теме 'analytics'


Совет руководителя для специалистов по обработке и анализу данных (и руководства) — Часть II.
Устранение несоответствия между стремлениями к науке о данных и реалиями компании Реальность против ожиданий «В предыдущей статье я писал о трех основных структурных проблемах, с которыми сталкиваются специалисты по обработке и анализу данных и их организации, когда речь идет о максимальном удовлетворении их карьеры и влиянии на бизнес: Несоответствие между мечтами и реальностью Сосредоточенность на решениях, а не на проблемах CXO «заблуждение AI/ML». В этом выпуске мы..
Reactrix: аналитический прототип для React
Когда команда разработчиков приступает к разработке нового приложения React, они должны тщательно продумать, как будут структурированы их компоненты. Это важный шаг, потому что он определит, насколько хорошо работает их продукт и как команда будет продолжать работу над своим приложением. Производительность — это важный аспект, о котором разработчики всегда должны помнить, потому что это напрямую влияет на то, как пользователи будут работать с их приложениями. Познакомьтесь с Реактрикс..
Введение в интеллектуальный анализ текста и анализ настроений
Интеллектуальный анализ текста — это процесс извлечения ценной информации из текста на естественном языке. Он включает в себя анализ больших объемов неструктурированных данных и получение значимой информации с использованием методов обработки естественного языка, машинного обучения и компьютерной лингвистики. Python предоставляет широкий спектр библиотек и инструментов для интеллектуального анализа текста, что делает его популярным среди специалистов по данным. Анализ тональности —..
Установка виртуализации данных IBM
Компании часто пытаются разрушить разрозненность, копируя разрозненные данные для анализа в центральные хранилища данных, такие как витрины данных, хранилища данных и озера данных. Однако это дорого и подвержено ошибкам, когда большинство управляют в среднем 400 уникальными источниками данных для бизнес-аналитики. С помощью виртуализации данных вы можете получить доступ к данным в источнике без перемещения данных, ускоряя время окупаемости за счет более быстрых и точных запросов. В..
Объяснение системы рекомендаций Light FM
В моей последней статье я представил краткий обзор трех основных типов рекомендательных систем : методы, основанные на содержании, совместная фильтрация и гибридные модели. Я также представил недавнюю модель модной компании Lyst под названием Light FM, которая объединяет метаданные продукта, информацию о клиентах и ​​историю транзакций через скрытое пространство, чтобы предлагать рекомендации для клиентов. Что мне понравилось в Light FM, так это то, что он использует всю доступную..
Опорные векторные машины
Машина опорных векторов — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии; однако он в основном используется для задач классификации. В этом алгоритме мы отображаем каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве, где n — это количество имеющихся у нас признаков, причем значение каждого признака является значением конкретной координаты. Затем мы выполняем классификацию, находя гиперплоскость, которая очень..
MLOps — Операции машинного обучения
MLOps — операции машинного обучения 1. Введение в DevOps Чего ждать??!? В заголовке написано MLOps , но похоже, что статья посвящена DevOps ..! Да, это потому, что DevOps и MLOps взаимосвязаны. Эта статья помогает понять некоторые предпосылки MLOps. Скажем, для разработки продукта или добавления новой функции команда разработчиков создает код, который тестируется группой тестирования, развертывается и поддерживается группой эксплуатации. Как вы можете видеть, есть несколько..