Публикации по теме 'data-analytics'


Резюме специализации Machine Learning Engineering for Production (MLOPs) Эндрю Нг, часть 1
Машинное обучение (ML) более распространено и интегрировано в повседневную жизнь человека, как мы видим на примере ChatGPT, который менее чем за неделю набрал 1 миллион пользователей (источник: https://finance.yahoo.com/ ). Однако по-прежнему сложно развернуть модель машинного обучения из исследовательской лаборатории в производство. Создание комплексного продукта машинного обучения для удовлетворения потребностей бизнеса — новая задача в области машинного обучения, поскольку мы должны..
Иерархическая кластеризация может быть более подходящей по сравнению с KMeans при группировке клиентов на основе…
Введение Кластеризация может быть особенно полезной отправной точкой для начала пути машинного обучения, особенно когда метки данных еще не созданы. Один из самых простых способов начать — использовать кластеризацию, основанную на покупательском поведении клиентов или отделов. Это можно сделать с любыми наборами данных, которые содержат данные о продажах на основе категорий продуктов. На основе результатов кластеризации клиенты могут быть сгруппированы в значимые кластеры для..
Прогнозирование увольнения сотрудников с помощью машинного обучения
Целевая аудитория Целевой аудиторией этой статьи являются люди с базовым пониманием языка программирования Python, а также с базовым уровнем комфорта при использовании среды, похожей на ноутбук Jupyter. Цель Наша цель — предоставить пример основных методов обработки данных, которые будут очищать, кодировать и нормализовать набор данных для загрузки в различные модели классификации. Будет предоставлен весь необходимый код, чтобы читатель мог следовать в своем собственном блокноте/среде...
Причинно-следственный вывод (часть 2) — Обязательно к прочтению практикующим врачам
Противоречия, средний причинный эффект, рандомизированные эксперименты В Части 1 этой серии мы говорили о тенденции ассоциации, эвристиках и смешанных переменных. В этом разделе мы продолжим изучение основ причинно-следственного вывода, прежде чем приступать к какой-либо фактической реализации. Вы узнаете о Математические обозначения Контрфактические результаты Средний причинный эффект, CATE и неоднородность Рандомизированные эксперименты и взаимозаменяемость Фон Ради..
Открывая будущее: присоединяйтесь к мастер-классу по искусственному интеллекту и сформируйте свое будущее!
Представьте себе мир, в котором машины могут понимать, учиться и адаптироваться так же, как люди. Мир, в котором технологии выходят за рамки ограничений и открывают двери новым измерениям инноваций. Добро пожаловать в царство искусственного интеллекта, рубеж, который меняет отрасли и бросает вызов нашему восприятию того, что возможно. Готовы ли вы нырнуть с головой в эту преобразующую волну? 🚀 Представляем мастер-класс по искусственному интеллекту: раскройте свой потенциал 🚀 Мы..
Анализ машинного обучения с помощью QuickSight
Пример использования в бизнесе Amazon QuickSight — это облачный инструмент бизнес-аналитики (BI), который используется для предоставления простых для понимания информационных панелей и аналитических данных, адаптированных к различным вертикалям бизнеса. Обычный вариант использования QuickSight — делать прогнозы, выявлять скрытые идеи и тенденции в ваших данных, определять ключевые факторы и прогнозировать бизнес-показатели. Для этого Amazon QuickSight использует машинное обучение...
Практическое руководство по Apache ShardingSphere СОВЕТ
Фон Apache ShardingSphere постепенно вводил различные функции, основанные на практических требованиях пользователей, такие как сегментирование данных и разделение чтения/записи. Функция сегментирования данных содержит множество практических стратегий сегментирования, таких как стандартная стратегия сегментирования и сложная стратегия сегментирования, и пользователи могут легко настроить соответствующие алгоритмы сегментирования. Когда дело доходит до разделения чтения/записи, Apache..