Публикации по теме 'predictive-analytics'


Разработка функций в Ibotta
Прогнозирование доступности продуктов Feature Engineering в Ibotta является частью более крупной команды Data Science. Это наша миссия: «Чтобы улучшить наши базовые данные за счет использования масштабируемых моделей машинного обучения для извлечения ценной информации из необработанных источников данных». Мы создаем и поддерживаем собственные производственные процессы, которые обычно ежедневно предоставляют обновленные данные заинтересованным сторонам. Работа, связанная с..
Использование алгоритма машинного обучения для прогнозирования будущей цены акций
В этой статье показано, как построить алгоритм, который может предсказать будущую цену акции с помощью метода линейной регрессии. Отказ от ответственности : это не рекомендация о том, какие акции вы должны покупать или продавать. Это статья, которая поможет вам в исследованиях в области науки о данных и проектов машинного обучения. Линейная регрессия чаще всего используется для прогнозирования цен, заработной платы, продаж, возраста, продукта и других непрерывных/фактических числовых..
Применение прогнозной аналитики
Интегрируя исторические и текущие данные для прогнозирования того, что может произойти, прогнозная аналитика рисков позволяет фирмам реагировать на внешние факторы и в конечном итоге оценивать вероятность развития или упадка. Эта информация помогает оценить, как изменился уровень риска в отрасли. Точность прогнозов значительно повышается за счет применения машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Прогнозная аналитика также эффективна при обнаружении краж, и, объединив..
Почему ИИ терпит неудачу у промышленных операторов
ИИ может лежать в основе профилактического обслуживания Индустрии 4.0, но самого по себе этого недостаточно. «Невозможное - слово, которое можно найти только в словаре дураков» - Наполеон. «Тем не менее, одни вещи более возможны, чем другие» - VIE Technologies Искусственный интеллект Искусственный интеллект (ИИ) занимает наибольшую пропускную способность среди всех современных технологических разговоров. Блестящие маркетологи поместили его прямо на крутой восходящий участок..
Прогнозирование активности клиентов с помощью машинного обучения
Автор Джонатан Причард В наши дни существует чертовски много компаний, которые чувствуют себя в затруднительном положении . И хотя будущие торговые перспективы кажутся более позитивными, как могут предприятия лучше выдержать неожиданный шторм? Мы много думали об этом с клиентами, с которыми работаем. И если, как и мы, вы заметили, что ни дня не проходит без упоминания машинного обучения, искусственного интеллекта и прогнозной аналитики, мы изучили, как эта новая технология может..
Цифровые близнецы: почему они оправдывают ожидания
Сегодня дальновидные компании из разных отраслей внедряют цифровых двойников все более увлекательными и новаторскими способами. В области здравоохранения исследователи создают высокоточные цифровые двойники человеческого тела для диагностики, обучения и обучения. В энергетическом секторе операторы нефтяных месторождений собирают и анализируют внутрискважинные данные для построения моделей, определяющих усилия по бурению, а операторы ветряных электростанций используют профилактическое..
Будет ли завтра дождь? Прогнозирование с использованием 5 алгоритмов машинного обучения
Будет ли завтра дождь? Прогнозирование с использованием 5 алгоритмов машинного обучения В этой статье я расскажу о своем проекте по прогнозированию дождя на следующий день. Я написал 5 алгоритмов (логистическая регрессия, машина опорных векторов, дерево решений, случайный лес, повышение градиента) и сравнил их производительность. Какая из них лучше всего подходит для этой задачи? Продолжайте читать, чтобы узнать. Источник данных Первоисточником является Бюро метеорологии..