Публикации по теме 'predictive-analytics'


Как машинное обучение помогает нам прогнозировать лесные пожары
Пошаговое руководство по прогнозному моделированию в машинном обучении В последние годы в глобальном климате увеличилась частота экстремальных погодных явлений, а усиление глобального потепления увеличило вероятность стихийных бедствий, связанных с климатом, таких как аномальная жара, засухи и лесные пожары. С глобальной точки зрения, высокая температура в Испании и других странах в 2022 году побила рекорды и вызвала лесные пожары. Я написал статью на тему лесных пожаров, в которой..
Прогнозы Airbnb в Сан-Франциско с использованием машинного обучения
Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое дает системам возможность учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Основное внимание уделяется разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Ниже приведены некоторые распространенные приложения машинного обучения в нашей повседневной жизни. Рекомендации Netflix на основе..
Как эффективно использовать случайные семена
Лучшие практики для часто упускаемой из виду части процесса машинного обучения Построение прогнозной модели - сложный процесс. Вам необходимо получить правильные данные, очистить их, создать полезные функции, протестировать различные алгоритмы и, наконец, проверить производительность вашей модели. Однако в этом посте рассматривается аспект процесса построения модели, который обычно не привлекает особого внимания: случайные начальные числа. ❓ Что такое случайное семя? Случайное..
Превратите наличные данные в евро с помощью сетевого эффекта
серия блогов, посвященная наличным людям Мы можем централизовать наличные деньги и оцифровать платежи из Индии или Бразилии в Финляндию, но прогнозирование денежных операций по-прежнему осуществляется вручную, что является дорогостоящим, медленным и чувствительным к человеческим ошибкам. В результате дополнительные евро выплачиваются кредиторам в виде спреда только из-за старых данных. В этом блоге рассказывается о том, как превратить денежные данные в превосходные прогнозы,..
Enodo идентифицирует 9000 недооцененных многоквартирных домов по всей стране
В недавней статье CRETech рассказывается об исследовании, проведенном командой Enodo по обработке данных, в ходе которого было выявлено 9000 недооцененных многоквартирных домов. Enodo применила свои алгоритмы прогнозирования цены и капитализации к своей базе данных из 1,7 миллиона активов по всей стране, чтобы определить статистически недооцененные многоквартирные дома в стране. Согласно исследованию Enodo, активы, определенные с помощью его алгоритма, статистически недооценены для..
Отмена этой подписки на потоковую передачу музыки?… Мы уже знали
Прогнозирование «оттока» клиентов с помощью PySpark Введение проблемы На момент написания этого блога, согласно Википедии , существовало почти 40 различных сервисов потоковой передачи музыки, а еще почти 30 прекратили работу в течение последнего десятилетия или около того. Это дает представление о жесткой конкуренции, которая существует в постоянно развивающейся индустрии потоковой передачи музыки. Имея так много вариантов, компании всегда ищут способы привлечь и удержать клиентов...
Учимся предсказывать тональность твитов с помощью MultinomialNB
Анализ настроений на основе болтовни в сети уже некоторое время является одним из главных в списках всех брендов. На рынке доступно множество инструментов, которые могут сделать это за вас. Настолько, что к 2023 году ожидается, что объем рынка Global Sentiment Analytics составит около 6 миллиардов долларов ». В этой статье делается попытка раскрыть основную проблему, что именно она означает с точки зрения машинного обучения и, наконец, рабочей модели с использованием #Python для..