Публикации по теме 'analytics'
Аналитика в действии: понимание и количественная оценка киберубытков
В 2009 году Барак Обама определил кибербезопасность как одну из самых серьезных экономических и национальных проблем безопасности, с которыми мы сталкиваемся как нация . Спустя более десяти лет количество и серьезность кибератак продолжали расти.
В то время как Энди Бочман, старший аналитик по кибербезопасности в Национальной лаборатории Айдахо, утверждает, что никакие расходы на защиту не защитят вас полностью от хакеров , лучше понять, какова ваша подверженность такому событию, и..
Бумеранг Сюжет
Визуализация для быстрого поиска обобщающих моделей
График aiqc boomerang визуализирует различные показатели производительности для каждого разделения (обучение, проверка, тестирование) для каждой модели в эксперименте. Когда точки трассировки модели плотно сгруппированы/точны, это означает, что модель обнаружила закономерности, которые распространяются на каждую совокупность.
🧮 Как оценить множество тюнингованных моделей
Представьте, что вы только что обучили большую группу..
BI и наука о данных: две стороны одной медали
Инструменты фрагментированной аналитики
Забавный факт: сегодня в мире циркулирует примерно столько же различных валют — 180, — сколько продуктов Analytics/BI и Data Science перечислены на платформе Gartner Peer Insights. ( здесь и здесь ). Разговор о фрагментированном! Бенн Стансил иронично объясняет это:
Есть традиционный BI; есть современный BI; есть безголовый BI; есть BI с открытым исходным кодом; есть BI на основе биткойнов. Существуют блокноты для анализа, блокноты..
Расширенное управление базами данных: краткий обзор
Эффективно разработанная система управления базами данных имеет важное значение для предприятия, стремящегося максимизировать влияние своих аналитических инициатив и развиваться, чтобы использовать эффективные данные и инструменты на базе искусственного интеллекта. Но, как мы видели, этапы подготовки данных конвейера данных могут быть чрезвычайно трудоемкими для специалистов по данным и связанных с ними специалистов и могут вызвать проблемы с эффективностью. Расширенная аналитика..
Есть ли разница между Аналитикой и ИИ ?
Да, есть.
Традиционная аналитика (которой я занимаюсь более 35 лет) — это процесс анализа огромных объемов данных (структурированных и неструктурированных) с желаемым результатом в виде отчетов и анализа новых результатов, закономерностей и поиска новых взаимосвязей между переменными. Предположения делаются людьми, а затем данные анализируются. Традиционная аналитика основана на прошлых событиях (дни/недели/месяцы/годы + назад), она не пытается предсказать будущее (как это часто делают..
Аналитик данных, специалист по данным, инженер данных — в чем разница между всеми работами, связанными с данными?
В настоящее время работа с данными является популярной карьерой — компании продолжают собирать все больше и больше данных, чем когда-либо, и понимают необходимость использования этих данных для обоснования своих бизнес-решений.
Но в чем разница между всеми разными ролями? И на какую работу вам следует ориентироваться, если вы пытаетесь проникнуть в индустрию данных?
Общие названия вакансий в области данных включают аналитика данных, специалиста по данным, инженера данных, аналитика..
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
В регрессионном анализе мы подбираем прогнозную модель к нашим данным и используем эту модель для прогнозирования значений зависимой переменной от одной или нескольких независимых переменных.
Простая регрессия стремится предсказать результат по одной переменной-предиктору, тогда как множественная регрессия стремится предсказать результат по нескольким предикторам. Мы можем предсказать любые данные, используя следующее общее уравнение:
(Результат) i = (Модель) i + (Ошибка) i
Модель,..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..