Публикации по теме 'predictive-analytics'


ChatGPT теперь интеллектуален в эксплуатации
Пока эксперты хватаются за соломенное чучело разума, я решил выяснить, можно ли сказать, что ChatGPT уже приобрел прагматический тип интеллекта — способность предоставлять труднопревзойденную оценку распределения того, сколько клиентов прибудет в ваш ресторан. через час. Обзор Если вам интересно, как это уже могло быть возможным, это нормально, потому что, когда я начал предлагать это, ChatGPT, возможно, тоже не понял. В моем разговоре с ним о кодировании мы увидим, кто может..
Прогнозирование успеха стартапа с помощью машинного обучения
Эта статья является частью серии Data Test Kitchen от Discovery Hub. Мы изучаем, как наука о данных и машинное обучение могут помочь в прогнозировании новых инноваций и их социальных последствий. Стартапы, поддерживаемые венчурными инвестициями, являются важной частью инновационной экосистемы, поскольку они выводят на рынок идеи с высокой степенью риска и проверяют их в реальном мире. Исследования показывают, что на фирмы, поддерживаемые венчурным капиталом, приходится большая..
Анализ рыночной корзины
- Анализ рыночной корзины с использованием алгоритма априори Обратитесь в репозиторий DataSets за данными, которые я использовал в вышеуказанных моделях Цель : Когда появляется возможность в розничном проекте, где ваша задача состоит в том, чтобы улучшить производительность магазина в отношении продаж и уменьшить запасы в магазине, в таких случаях Анализ корзины рынка - это метод, который дает лучшие правила. Анализ рыночной корзины позволяет розничным продавцам узнать взаимосвязь..
Понимание дрейфа данных: причины, последствия и стратегии смягчения последствий
В современном мире, управляемом данными, организации в значительной степени полагаются на модели машинного обучения, чтобы получать ценную информацию и принимать решения на основе данных. Однако по мере изменения данных с течением времени явление, известное как «дрейф данных», может существенно повлиять на производительность и надежность этих моделей. Дрейф данных возникает, когда статистические свойства обучающих данных больше не совпадают со свойствами рабочих данных, что приводит к..
Искусственный интеллект для борьбы с мошенничеством и коррупцией
Коррупция и мошенничество были на повестке дня с момента зарождения государственности, и с развитием рынков проникли в бизнес. И штаты, и компании годами борются с финансовыми преступлениями и коррупцией: например, Соединенные Штаты активно применяют Закон о борьбе с коррупцией за рубежом (FCPA) и вводят серьезные санкции в отношении корпораций и частных лиц. Другие страны также принимают новые законы о борьбе со взяточничеством, такие как Sapin II во Франции, или усиливают исполнение..
Данные в контексте машинного обучения
В моем последнем блоге в середине апреля я говорил о трех аспектах машинного обучения, таких как люди, процессы и данные. Как объяснялось в этом блоге, сегодня я хотел бы углубиться в аспекты данных в контексте машинного обучения — в частности, я расскажу о различных ролях данных, которые задействованы при машинном обучении. Как мы все знаем, данные — это новое масло и основа машинного обучения при создании приложений с искусственным интеллектом. Существует огромное количество..
Сочетание точности предсказания и объяснимости
Откройте сегодня любой форум по науке о данных, и вы увидите беспрецедентную дискуссию о глубоком обучении и искусственных нейронных сетях. Глубокое обучение рекламируется как абсолютно необходимое знание для специалистов по обработке и анализу данных, критическое для компаний, чтобы использовать его для решения своих общих бизнес-задач, и как предвестник следующей волны конкурентного преимущества. Благодаря сложности скрытых сетей, нелинейным отношениям и обучению с подкреплением алгоритмы..