Публикации по теме 'big-data-analytics'


Машинное обучение 101 - обучение с учителем
Что такое машинное обучение? Машинное обучение в основном обучает компьютеры решать большие проблемы на основе примеров данных или прошлого опыта . Данные примера не помечены, имеют неизвестную и необнаруженную структуру. Ваша сила будет полагаться на то, что вы угадываете скрытую структуру, которая в конечном итоге приводит к тому, что вы узнаете о ней больше. Используя техническую терминологию, обучение без учителя лучше всего описывает последнее. С другой стороны, прошлый опыт -..
Наш большой прогноз на 2017 год — реальность интеллектуального анализа в реальном времени для бизнеса.
Перспективы аналитики больших данных будут продолжать привлекать как энтузиастов, так и заинтересованных лиц к вероятным преимуществам, которые она, вероятно, принесет. Среди множества прогнозов у ​​нас есть один прогноз на 2017 год, который, по нашему твердому убеждению, приведет к высоким результатам, а также развеет некоторые неверные представления. Это реальность "аналитика в режиме реального времени с автоматизированным машинным обучением" , которая может обеспечить..
Создание выигрышного подхода с помощью искусственного интеллекта.
На прошлой неделе я присутствовал на выступлении Эндрю Нга в Стэнфорде, где он обсуждал будущее искусственного интеллекта. Он укрепил мои мысли о важности данных для успеха любой компании, работающей над конкретным приложением искусственного интеллекта. Он также подтвердил мою гипотезу о том, что крупные игроки, такие как Google и Baidu, открывают источники своих алгоритмов и приложений, чтобы собрать еще больше данных с тегами для своих обучающих наборов. Несмотря на то, что..
Машина опорных векторов наименьших квадратов Boruta-grid-search для прогнозирования загрязнения NO2 с использованием больших данных…
Habeeb Balogun (Лаборатория технологий и инноваций больших данных, Университет Хартфордшира, Хатфилд, Великобритания) Хафиз Алака (Лаборатория технологий и инноваций больших данных, Университет Хартфордшира, Хатфилд, Великобритания) Christian Nnaemeka Egwim (Лаборатория технологий и инноваций больших данных, Хартфордширский университет, Хатфилд, Великобритания) Абстрактный Цель В этой статье делается попытка оценить уровни производительности BA-GS-LSSVM по сравнению с..
Процесс обработки данных - 8 шагов к успешному проекту
Когда дело доходит до проектов в области науки о данных, существует неясность в отношении того, какие шаги необходимо предпринять для завершения проекта в области науки о данных. В этой статье я расскажу о 8 основных шагах, которые должен пройти каждый специалист по данным. Когда я впервые работал над проектом по науке о данных, у меня не было четкого представления о том, что нужно для проведения полного анализа. Я надеюсь, что эта статья облегчит жизнь тем, кто плохо знаком с наукой о..
Системный мониторинг Deephaven с использованием Node.js
Как настроить внешний мониторинг и оповещения по электронной почте Мэтью Руньон Зачем нужно отслеживать постоянные запросы? Настойчивые вопросы Deephaven должны быть, как следует из названия, настойчивыми. Но это не значит, что они застрахованы от ошибок. Возможно, обновление прошло не так, как планировалось, или вашему серверу не хватает ресурсов для распределения ежедневных запросов, или вашему запросу не хватает оперативной памяти. Это могло привести к проблемным сбоям. К..
Основы создания приложения Apache Flink
Понимание потоковой обработки с помощью Flink снизу вверх; облачные сервисы и другие платформы предоставляют решения для потоковой обработки (для некоторых Flink интегрирован под капотом). Если вы упускаете из виду основы, это руководство для вас. Наше монолитное решение не справляется с возросшей нагрузкой входящих данных, поэтому оно должно развиваться. Пришло время для следующего поколения нашего продукта. Потоковая обработка - это новая парадигма приема данных по сравнению с..