WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'big-data'


Огромные перспективы и практические ограничения машинного обучения в биохимии
Аарон Кимбалл был на пике популярности в мире больших данных, сначала как коммиттер Hadoop и один из первых сотрудников Cloudera, а затем как соучредитель основанного на Hadoop стартапа рекомендаций под названием WibiData. Сегодня он использует свой талант в качестве технического директора в Zymergen , стартапе, который использует лабораторную робототехнику и машинное обучение для улучшения процесса создания микробов для различных областей, от производства до сельского хозяйства. В..

Архитектура балансировки нагрузки распределенной базы данных на основе ShardingSphere: демонстрация и пользовательский пример
В этом посте рассказывается, как построить архитектуру балансировки нагрузки распределенной базы данных на основе ShardingSphere, а также о влиянии балансировки нагрузки на пользовательский вариант. Наконец, в конце будет представлено и продемонстрировано универсальное решение для распределенных баз данных Apache ShardingSphere в облаке. Архитектура балансировки нагрузки распределенной базы данных на основе ShardingSphere Основы архитектуры балансировки нагрузки ShardingSphere Как..

Data Science 101 — Регрессионная аналитика; Мощный инструмент для бизнеса
Что такое регрессионный анализ и как его использовать, чтобы лучше понять свой бизнес? Автор Ань Ле . Подпишитесь на нее в Medium и LinkedIn , чтобы узнать больше. Также подпишитесь на Desa Analytics на Medium, чтобы получать уведомления о публикации новых блогов. Введение Y = mx + b — это первая регрессия, которую все учат. Это уравнение прямой линии, и вы можете использовать его, чтобы сделать простой прогноз любого события. Например, если у вас есть план мобильного телефона,..

Общие методы науки о данных
Традиционные данные: методы Термин «данные» может относиться к «необработанным фактам», «обработанным данным» или «информации». Необработанные данные, также называемые «первичными данными», — это данные, которые нельзя сразу проанализировать. Это нетронутые данные, которые вы накопили и сохранили на сервере. Сбор данных . Сбор необработанных данных называется сбором данных. Данные можно собирать несколькими способами. Предварительная обработка данных Это необходимо выполнять..

Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
NETFLIX / ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов 🧐 Netflix анализирует данные, чтобы повысить удобство работы пользователей! У Netflix более 183 миллионов подписчиков , и эти цифры постоянно растут. Несмотря на то, что в последние годы Netflix предпринял несколько смелых и противоречивых шагов, таких как решение о полной блокировке VPN в 2016 году и резко противодействующем увеличении призов в том же году, - таким..

Электронная книга: Включите процесс машинного обучения.
Недавно мы опубликовали первую электронную книгу в области MLOps: «Включите процесс машинного обучения. Создавайте магазины функций быстрее — введение в Vertex AI, Snowflake и dbt Cloud». В этой небольшой статье мы расскажем вам, что вы можете найти внутри электронной книги, какие вопросы и проблемы она затрагивает, а также поделимся первыми мнениями. Бизнес-перспектива и техническая перспектива магазина функций и MLOps В этой электронной книге мы подробно обсуждаем Feature Store..

Использование решений, основанных на данных, для устойчивого развития
Стремясь создать равновесие между социальным, экономическим и экологическим измерениями, Организация Объединенных Наций предложила глобальное устойчивое развитие к 2030 году. В этом отношении государства-члены ООН полагаются на открытые данные, большие данные и решения, основанные на данных, для достичь 17 целей в области устойчивого развития (ЦУР) . Чтобы быть экологически устойчивыми, большинство организаций сосредотачиваются на решениях, основанных на данных. Фактически, 93%..

Новые материалы

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..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]