Публикации по теме 'predictive-analytics'
4 способа, которыми индустрия здравоохранения может извлечь выгоду из предиктивной аналитики
В сфере здравоохранения данные и отчеты всегда играли важную роль. Медицинские карты, электронные медицинские карты, медицинские осмотры — врачи, медсестры, фармацевты и больничный персонал уже давно полагаются на них, чтобы поставить диагноз и принять решение.
Но быстро развивающейся отрасли потребуется нечто большее, чем просто базовые данные о пациентах и визуализация, чтобы не отставать от растущей базы пациентов и научных требований. Теперь пациенты предъявляют более высокие..
Профилактическое обслуживание - Часть 1: Модели выживания
Алгоритмы оставшейся полезной жизни - Каплан Мейер
В этой серии статей мы рассмотрим различные стратегии обслуживания и поговорим о рабочем процессе разработки алгоритма профилактического обслуживания.
Каждый день мы полагаемся на широкий спектр машин, но правда в том, что каждая машина рано или поздно выходит из строя. Компании используют множество программ технического обслуживания для повышения своей эксплуатационной надежности и снижения затрат, среди них:
Реактивное..
От теории информации до потерь журнала в машинном обучении
Энтропия, кросс-энтропия, лог-потери и интуиция, лежащая в основе
В 1948 году Клод Шеннон представил теорию информации в своей 55-страничной статье Математическая теория коммуникации . Теория информации - это то место, где мы начинаем обсуждение, которое приведет нас к потере журнала, которая является широко используемой функцией затрат в моделях машинного обучения и глубокого обучения.
Цель теории информации - эффективно доставлять сообщения от отправителя к получателю. В эпоху..
Прогнозирование качества красного вина с использованием регрессионного моделирования и машинного обучения
Это мой личный проект, часть курса Data Science в Duke University, Fuqua School of Business, MQM Business Analytics Program.
Деловое понимание
Индустрия красного вина в последнее время демонстрирует экспоненциальный рост, поскольку растет количество алкогольных напитков в обществе. В настоящее время игроки отрасли используют сертификаты качества продукции для продвижения своей продукции. Это трудоемкий процесс и требует оценки со стороны экспертов, что делает этот процесс очень..
10 практических действий, которые могут улучшить вашу модель
После первого прохода обучения и оценки модели вы можете обнаружить, что вам нужно улучшить ее результаты. Вот контрольный список, взятый из главы 13 Руководства по приложениям статистического анализа и интеллектуального анализа данных , из десяти практических действий, которые, по моему мнению, обычно помогают:
1. Преобразуйте входные данные с действительными значениями, чтобы они были приблизительно нормальными в распределении.
Регрессия, например, ведет себя лучше, если входные..
Этапы машинного обучения
Первоначально опубликовано на www.dataday.life 22 декабря 2017 г.
Если не просто… «машинное обучение»… что делать , чтобы охватить все основы и убедиться, что процесс завершен и приносит пользу?
Вот 10 этапов высокого уровня, которые нужно отметить, выполняя задачу машинного обучения.
Бизнес-метрика
Прежде чем приступать к чему-либо с помощью машинного обучения, вы абсолютно должны хорошо понимать, какой бизнес-показатель мы надеемся улучшить в результате с применением..
Могут ли машины предсказывать и предотвращать преступления?
Возможно, лучше, чем люди!
Вопреки популярным голливудским представлениям, машины еще не превратились в сверхлюдей, способных перехитрить или даже сравниться с человеческим интеллектом. Но есть области, в которых машинный интеллект может поддерживать, а иногда и перехитрить ограниченные неврологические возможности человеческого мозга. Предиктивная полицейская деятельность - это одна из областей, в которой "машинное обучение" может помочь людям и оказать положительное социологическое..
