Специалисты по коммерческой недвижимости все чаще ищут новые способы получения конкурентных преимуществ по мере того, как инструменты и подходы адаптируются с ростом цифровых технологий. Одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются фирмы, является огромное количество информации, которой они располагают. Нет недостатка в поставщиках данных, листинговых сайтах и ​​нетерпеливых брокерах, готовых поделиться данными о недвижимости, но, как большинство из них испытало, информация из..

Как точно и тщательно оценить классификационную модель Классификация - это контролируемая обучающая задача, в которой мы пытаемся предсказать класс или метку точки данных на основе некоторых значений характеристик. В зависимости от количества классов, которые включает целевая переменная, это может быть двоичная или мультиклассовая классификация. Оценка модели машинного обучения так же важна, как и ее построение. В этом посте мы рассмотрим 10 показателей для оценки эффективности..

Вы никогда не ошибетесь Около года назад, когда я начал говорить людям, что закончил основные предметы, один из которых - курс машинного обучения (ML) для получения степени магистра, многим этот предмет заинтересовался. Некоторые спрашивали, с чего я начал, а некоторым просто нужен был мой общий совет. Самый распространенный совет, который я получаю, - как начать изучать ML? Мой ответ на этот вопрос - взять простую проблему машинного обучения и решить ее. Так вы будете учиться..

Обзор фундаментальных концепций и популярных алгоритмов Для сложных систем, таких как самолеты, железные дороги, электростанции, обслуживание является большой проблемой, поскольку оно обеспечивает надежность и безопасность систем в течение их жизненного цикла. Благодаря использованию возможностей передовых датчиков, технологии IoT и алгоритмов анализа данных, в эпоху Индустрии 4.0 в обслуживании произошел быстрый переход от «реактивного» к «упреждающему»: вместо того, чтобы выполнять..

Рекомендации и передовые методы прогнозного моделирования Автор Дэвид Сяо Машинное обучение меняет то, как организации решают бизнес-задачи практически во всех отраслях. Здесь, в Dow Jones, с растущими объемами структурированных и неструктурированных данных, ежедневно поступающих в наши системы, мы получаем огромные преимущества, используя эти инструменты и методы машинного обучения для оптимизации разработки новых продуктов, оптимизации внутренних операций и предоставления..