Публикации по теме 'data-scientist'


Единороги, воспроизводимость и другие мифы о машинном обучении
«Все — гении. Но если судить о рыбе по ее способности взбираться на дерево, она всю жизнь проживет, считая себя глупой». Хотя приведенная выше цитата обычно приписывается Эйнштейну, она, вероятно, является недостоверной. Тем не менее, поучительно отметить тот факт, что, несмотря на очевидное несовпадение, мы в технологической индустрии часто настойчиво пытаемся вставить квадратные колышки в круглые отверстия. В последнее время это нигде не встречается так часто, как в инициативах по..
Вам действительно нужен специалист по данным?
Простое подключение специалиста по данным к вашим базам данных не принесет ожидаемых результатов. Во-первых, вам нужно убедиться, что ваши данные действительно ценны. У вашей компании есть данные - и, вероятно, их много. Миллионы строк, возможно, даже изображений, аудио и видео. Но ничего, что можно назвать большими данными … пока. Данные собирались с течением времени с помощью многих систем, будь то ваши или сторонние, такие как ERP, CRM и другие приложения. Вы где-то его..
НАУКА О ДАННЫХ - ПРЕДСТОЯЩИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СЕГОДНЯ МИРА
ДЖАРВИС. Ключ к пониманию брони Железного человека лежит в понимании науки о данных . Область, полная научных методов, за которыми следуют статистика, программирование и эффективный человеческий мозг специалиста по данным, который объединяет все это в единый фрейм. С появлением информатики и инженерии эта передовая технология будет определять жизнь и бизнес. Огромные скопления данных исчерпываются, что привело к усиленному росту использования или, скорее, к исчерпанию данных...
Когда данные не дают хороших прогнозов, уважайте это !!
Большинство специалистов по данным одержимы достижением высокой точности своих моделей машинного обучения, и когда я говорю, что иногда можно принимать плохие прогнозы, это может показаться наивным. Или, возможно, нет. Большинство моделей AI/ML (независимо от их сложности) предназначены для поиска закономерностей в данных для прогнозирования будущего. Что, если паттернов не существует, то какая польза от лучших моделей AI/ML? Почему такой сценарий не очень распространен и не так часто..
Какой алгоритм машинного обучения выбрать для оценки цены?
Существует так много алгоритмов машинного обучения с разными уровнями сложности, что может быть сложно определить, какую модель выбрать для анализа. Это руководство призвано помочь вам решить, какой алгоритм машинного обучения выбрать для решения бизнес-задачи. В каждой своей публикации, посвященной машинному обучению, я повторяю, что алгоритмы, которые мы применяем, должны соответствовать задаче с учетом набора входных характеристик, таких как размер памяти, структура данных и т. д...
Специалист по обработке и анализу данных Шивон Макнамара о поиске баланса между эффективностью и простотой
Специалист по обработке и анализу данных Шивон Макнамара о поиске баланса между эффективностью и простотой Шивон Макнамара входит в группу специалистов по обработке и анализу данных, состоящую из пяти человек, которая работает над продуктом Agari Advanced Threat Protection. Мы поговорили с уроженцем Ирландии о связи между психологией и наукой о данных, о сложности внедрения диагностики в продукт и о возможностях, которые открывает быстрый рост Agari. Расскажите нам о своей роли в..
Внедрение методов выбора функций для машинного обучения
Внедрение методов выбора функций для машинного обучения Шаги: - вступление Типы ( методы фильтрации, методы оболочки, встроенные методы, гибридные методы) -: получение информации / chi-squ / corr / MAD / stepwise / logistic / RF Генетический алгоритм выбора признаков Выбор характеристик - это процесс уменьшения количества входных переменных при разработке прогнозной модели. Добавление избыточных переменных снижает возможность обобщения модели, а также может снизить общую..