Публикации по теме 'predictive-analytics'
Добейтесь нулевого времени незапланированных простоев с помощью прогнозной аналитики обслуживания
Данная статья является отрывком из Блога Seebo об индустрии 4.0 .
Выполнение обслуживания, которое является реактивным, а не упреждающим, является дорогостоящим и трудоемким. Этот тип обслуживания, независимо от того, основано ли оно на времени или на подсчете, приводит к снижению производительности машины, преждевременной замене деталей, преждевременному износу машины и незапланированному простою.
Predictive Maintenance Analytics позволяет нам раздвинуть границы эффективности..
Как создать модель временных рядов с помощью Facebook Prophet
В современном мире, управляемом данными, анализ временных рядов стал неотъемлемой частью науки о данных. Модели временных рядов помогают нам понимать и прогнозировать тенденции и закономерности в данных, которые меняются с течением времени. Важность этих моделей невозможно переоценить, поскольку они дают ценную информацию, которая позволяет нам принимать обоснованные решения. В этой статье мы узнаем, как создать модель временных рядов с помощью Facebook Prophet, библиотеки Python,..
Автоматизация машинного обучения: сколько?
Многие компании заинтересованы в развертывании машинного обучения , прогнозной аналитики или искусственного интеллекта, чтобы получить преимущество и принять правильные решения. Это может быть проблемой, поскольку найти подходящую технологию и надежных экспертов - это дорого и сложно. Даже когда технология предоставляется, развертывание машинного обучения также занимает много времени: каждый раз пробует разные варианты и начинается заново, встреча за встречей.
Одним из решений..
Как использовать методы машинного обучения для прогнозирования фондового рынка?
Фондовый рынок является синонимом волатильности. Древние поэты из Индии всегда приписывали женскому уму непредсказуемость!! Фондовые рынки тоже ничем не отличаются! Несмотря на большое количество анализов, направленных на прогнозирование поведения фондового рынка, прогнозирование поведения рынка по-прежнему является самой большой проблемой для человеческого разума. В этом контексте использование инноваций, появившихся в области машинного обучения, кажется многообещающим для..
«Вы не можете предсказать ошибки своей модели»… или можете?
NannyML выпустила DLE, алгоритм, способный предсказывать MAE и MSE вашей регрессионной модели в отсутствие достоверной информации.
В предыдущей статье мы увидели, как предсказать эффективность вашей модели классификации до того, как станет доступна истина. Это очень полезно в реальных условиях, потому что дает вам раннюю обратную связь о том, как ваша модель работает в производстве.
Это стало возможным благодаря разработанному NannyML алгоритму под названием Оценка..
Машинное обучение как услуга — открывает невообразимые перспективы будущего
Постоянной целью всех организаций является повышение эффективности при сохранении качества, и машинное обучение как услуга стало инструментом, который может использовать службы облачных вычислений для помощи в визуализации данных, интерфейсе прикладных программ (API), обработке естественного языка ( НЛП), распознавание лиц, глубокое обучение и предиктивная аналитика. Применение машинного обучения во всех передовых технологиях проложило путь к разработке новых систем и узлов..
Найдите наиболее подходящую линейную регрессию с помощью функции стоимости и градиентного спуска (часть I)
Продолжая последний пример потери веса, мы придерживаемся диетического питания и регулярных физических упражнений в течение 100 дней. Модель регрессии покажет, сколько фунтов мы теряем, исходя из количества потребленных фунтов еды и часов тренировок. Модель изучает лучший параметр еды и упражнений, учитывая функцию затрат. Настроив функцию стоимости, модель знает, насколько хорошо она работает, и корректирует ее с каждой точки обучения. Эта статья резюмируется на основе лекции Эндрю Н.Г...
