Публикации по теме 'big-data'


Воскресный брифинг D4S №190
Воскресный брифинг D4S №190 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.​​​​​​​​​ 12 февраля 2023 г. Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать на воскресный брифинг от 12 февраля. У нас перерыв в ведении блога, но вы можете наверстать упущенное в нашем последнем посте Средний «10 лучших книг, которые мы прочитали в 2022 году », последнем посте из серии G4Sci: Сетевые атаки: сеть, не наблюдая за..
Как реализовать проекты машинного обучения помимо алгоритмов?
София Ачер, ИТ-копирайтер Евгения Рокка, аналитик по большим данным https://www.linkedin.com/in/sofia-acher/ https: //www.linkedin. ru / in / eugeniarocca / Следующий текст является кратким изложением оригинала. Чтобы прочитать статью полностью, посетите www.onetree.com / блог / Высшее ревизионное учреждение из Латинской Америки стремилось преобразовать процесс аудита на основе использования самых современных технологий с целью повышения прозрачности, а также контроля над..
Изучение потенциала оценки риска пациентов, получающих АРТ, при ведении LTFU
Полевое исследование PREDICT — это проект, начатый в сотрудничестве с Palindrome Data, Right to Care, Indlela и HEERO в Мпумаланге, Южная Африка. В проекте использовались большие данные и машинное обучение для создания моделей, которые могут успешно прогнозировать LTFU у 2 из 3 пациентов. После получения этического одобрения мы проанализировали деидентифицированные данные о пациентах за более чем 10 лет, а затем смоделировали и разработали простые в использовании рабочие пособия для..
Воскресный брифинг D4S #74
ВЫПУСК №74 Воскресный брифинг D4S #74 Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. 25 окт. 2020 г. Дорогие друзья, ​ Добро пожаловать в воскресный брифинг от 25 октября. В настоящее время у нас перерыв в ведении блога, но вы можете насладиться нашим последним постом из серии Причинно-следственная связь , в котором мы погружаемся в главу 3 Букваря , чтобы узнать больше о Вмешательствах..
«Использование больших данных и машинного обучения для повышения эффективности бизнеса»
В связи с растущим значением данных в бизнесе, технологиях и обществе в целом, две взаимосвязанные темы, которым в последнее время уделяется большое внимание, — это большие данные и машинное обучение. В этом эссе будут рассмотрены определения больших данных и машинного обучения, их взаимосвязь и влияние, которое они оказывают на различные области и приложения. Большие и сложные наборы данных, созданные из различных источников, включая социальные сети, мобильные устройства, датчики и..
Как выглядит будущий мир труда с обычным ИИ?
Будущий мир работы с обычным ИИ ( искусственный интеллект ), вероятно, будет характеризоваться несколькими значительными изменениями и достижениями. Вот некоторые ключевые аспекты будущего рабочего места: Автоматизация рутинных задач: Традиционные технологии искусственного интеллекта будут и впредь автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, высвобождая людей, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных и полезных действиях. Это может привести к повышению..
Различные роли науки о данных в отрасли
Наука о данных / аналитика данных имеет разные карьерные пути и приложения. · Специалист по обработке и анализу данных Анализ данных после того, как объем и скорость данных достигнут уровня, требующего сложных технических навыков. Основные задачи: Ø Очистка и обработка данных Ø Прогнозное моделирование Ø Машинное обучение Ø Определение вопросов Ø Выполнение запросов Ø Применение статистического анализа Ø Сопоставление разрозненных данных Ø Рассказывание историй и..