Публикации по теме 'big-data'


Большой интеллект; Классификация данных
Компании устанавливают рентабельность инвестиций в большие данные, перепрофилируя данные, хранящиеся в их озерах, и используя их для решения новых проблем и ответов на некоторые насущные вопросы. Машинное обучение идеально подходит для анализа бизнес-аналитики, когда объем данных слишком велик и сложен для всестороннего анализа. Диапазон возможностей, скрытых в ваших данных, слишком велик, и только используя возможности, вы можете получить высокую рентабельность инвестиций в свои большие..
Почему большие данные и машинное обучение важны в нашем обществе
Сингулярность близка, а может быть, мы уже в ней. Как бы то ни было, машинное обучение и большие данные будут иметь огромное влияние на наше общество. Машинные умы выходят в сеть, и вам лучше научиться адаптироваться, если вы хотите добиться успеха. Но что такое большие данные и машинное обучение? Продолжайте читать, чтобы узнать. Большие данные и машинное обучение У компьютеров есть определенные возможности. У них есть память для хранения информации. У них есть вычислительная..
Глубокое погружение в полиномиальную регрессию и переобучение
В этой статье мы показываем, что проблема полиномиальной регрессии заключается не в чрезмерной подгонке, а в числовой точности. Даже если все сделано правильно, числовая точность по-прежнему остается непреодолимой проблемой. Здесь мы сосредоточимся на пошаговой полиномиальной регрессии, которая должна быть более стабильной, чем традиционная модель. В пошаговой регрессии мы оцениваем один коэффициент за раз, используя классический метод наименьших квадратов. Даже если оцениваемая..
Итоги 2017 года: проекты и инструменты для работы с большими данными
По мере того, как новые технологии и продукты для работы с большими данными выходят на рынок, появляются все новые и новые интересные возможности. Посмотрите, что могут предложить большие данные с точки зрения проектов и инструментов в 2017 году. Большие данные — это основа успешной аналитики, искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), а также важнейший компонент Интернета вещей (IoT). Каждый день появляются новые удивительные проекты и новые инструменты выходят на рынок,..
Воскресный брифинг D4S #73
Выпуск №73 Воскресный брифинг D4S #73 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 18 октября 2020 г.​ Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать в воскресный брифинг от 18 октября. Последние несколько дней были в значительной степени сосредоточены на Причинно-следственном выводе. В понедельник наш пост в блоге Тестирование моделей и причинно-следственный поиск был любезно ретвитнут самим..
10 пунктов, которые помогут добиться успеха в индустрии данных
Люди хотят делать здесь карьеру. Но их часто оглушает окружающий их шум. Предположим, вы тот, кто только что был поражен яркими терминами искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных и решил либо получить степень в одной из этих областей, либо изменить свою карьеру и войти в индустрию данных. Вы попадаете в шумиху, присоединяетесь к подножке, записываете на курсы Эндрю Нга на Coursera, еще на несколько курсов на Udacity, покупаете несколько подробных книг и..
Смерть и наука о данных
Почему нам нужно критически относиться к использованию данных в эпоху COVID-19 Чуть больше месяца назад я написал эту статью о нашем страхе смерти и о том, как технологические компании будут манипулировать этим страхом, чтобы убедить нас отказаться от конфиденциальности. Как отмечалось в главе Большие данные и здравоохранение в статье Обрамление больших данных , дискуссии о конфиденциальности применительно к большим данным в сфере здравоохранения значительно ниже, чем в других..