Публикации по теме 'big-data-analytics'
Внедрение методов машинного обучения на основе графов в твитах с помощью neo4j
Внедрение методов машинного обучения на основе графов, таких как реляционная классификация и итеративная классификация, для данных Twitter с использованием Neo4j может стать мощным способом извлечения ценной информации из социальной сети. Вот общие шаги по реализации машинного обучения на основе графов на данных Twitter с использованием Neo4j:
Сбор данных Twitter. Первым шагом является сбор соответствующих данных Twitter, которые вы хотите проанализировать. Вы можете использовать Twitter..
Новый искусственный интеллект Metaverse пытается исправить гендерную предвзятость
На этой неделе новая система искусственного интеллекта Metaverse с открытым исходным кодом пытается исправить гендерную предвзятость в биографиях Википедии.
Добро пожаловать в The Digital Eye , ваш еженедельный обзор последних новостей в области технологий.
Наша команда экспертов прочесала Интернет в поисках самых интересных и информативных статей, чтобы вы могли быть в курсе всего, что связано с цифровыми технологиями, данными, блокчейном, искусственным интеллектом и аналитикой...
Ключевые концепции больших данных
Что такое большие данные?
Арена больших данных предоставляет средства и методы для анализа, логического извлечения информации и работы с большими и сложными наборами данных с помощью программного обеспечения традиционного приложения для обработки данных . Аналитика больших данных имеет тенденцию организовывать, извлекать и анализировать факты из больших объемов данных, которые слишком велики, чтобы люди могли проверять их вручную с помощью ручки и бумаги. Американский..
Что такое магазин функций?
Декомплексная разработка функций
Хранилище признаков становится полноценным компонентом современного стека данных и вызывает большой интерес в последние три года. Эта относительно новая категория инструментов обещает упростить производство моделей машинного обучения по сравнению с препятствиями, с которыми они сталкиваются в настоящее время. Это чрезвычайно амбициозное обещание, поскольку 85% проектов машинного обучения, реализуемых в настоящее время, никогда не доходят до..
Показатели производительности для регрессионных моделей
Метрики оценки
В этой статье мы обсудим различные метрики оценки в Python для оценки и сравнения различных моделей машинного обучения. Как правило, хорошей подходящей моделью является модель с минимальной разницей между фактическими и прогнозируемыми значениями для выбранной модели. Для задач классификации некоторые общие показатели оценки включают точность, матрицу путаницы, точность/отзыв, оценку F1 и кривую рабочих характеристик приемника (ROC). Для задач регрессии чаще всего..
Как искусственный интеллект способствует росту доходов в фармацевтике в 2021 году
После пандемии Covid-19 фармацевтические компании ускорили освоение медицинских технологий, стремясь разработать более совершенные протоколы тестирования и вакцины. В результате в этом году ожидается значительный рост и быстрый спрос на искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение в здравоохранении, а Accenture прогнозирует, что рыночная стоимость ИИ для здоровья достигнет 6,6 млрд долларов в 2021 году.
Оцифровка больше не является академической задачей; больницы недавно..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..