Публикации по теме 'big-data'
Помимо машинного зрения: как ИИ может создавать реалистичные изображения?
Центр науки о данных профессор Кайл Кранмер рассказывает о GAN и VAE
В настоящее время существует два основных подхода к созданию изображений с использованием искусственного интеллекта: генеративные состязательные сети (GAN) и вариационное автокодирование (VAE).
GAN противопоставляет две нейронные сети друг другу, чтобы улучшить качество их создания фотореалистичных изображений. В GAN есть генератор, который производит поддельные изображения, и дискриминатор, который отличает..
Машинное обучение и большие данные в частном капитале: нужны ли сети?
Индустрия прямых инвестиций исторически полагалась на создание сетей для поиска инвестиционных возможностей. Однако преимущества использования больших данных и машинного обучения для поиска сделок привлекли внимание руководителей частных инвестиционных компаний.
Многие компании, пользующиеся домашним именем, когда-то получали финансирование от прямых инвестиций. FedEx, Intel и Cisco Systems - все это примеры, которые вы можете узнать. Без финансирования эти компании не были бы..
Аутсорсинг на подъеме
Аутсорсинг на подъеме
В эпоху бизнес-аналитики компании во всем мире обращаются к аутсорсингу, чтобы поднять повторяющиеся задачи и помочь им сосредоточиться на своих основных операциях.
FarmOut Central Intouch Inc. , основанная 12 лет назад, является одной из признанных аутсорсинговых компаний на Филиппинах, которая обслуживает клиентов по всему миру и зарекомендовала себя в своей нише, предлагая инновационные бизнес-решения и заслуживающие доверия результаты. при сохранении..
Разработка лучшей в своем классе платформы данных для вашего бизнеса: 7 руководящих принципов
Итак, вы создаете современную платформу данных для своего бизнеса и хотите сделать все правильно.
Вы будете думать о том, к какому поставщику технологий обратиться или действительно стоит ли строить или покупать, какой набор данных и аналитических возможностей вам потребуется, варианты использования в бизнесе, которые вы включите, и сколько все это будет стоить.
Это действительно важные соображения, но, если вы нас простите, в этой статье мы их проигнорируем. Большинство материалов по..
Памятка по ZOrder и OPTIMIZE для ваших дельта-таблиц.
Введение
Недавно я помогал крупной игровой студии разработать конвейер приема данных, который ежедневно обрабатывает несколько ГБ новых данных об активности в приложении. Последние данные необходимо эффективно вводить в золотую таблицу масштаба TB с помощью Delta и Databricks Lake House. У меня был сеанс с командой игровой студии, где мы обсуждали различные варианты оптимизации, доступные для столов Delta, которые могут принести пользу более широкой аудитории.
Задача, с которой..
Механизмы распределенных запросов и механизмы озера данных
Эволюция от механизмов запросов на основе SQL для больших данных к механизмам озера данных, включая его влияние на хранилища данных и озера данных
Введение
С точки зрения высокого уровня, большинство решений для обработки данных и аналитики строились одинаково уже много лет. Вкратце, состоящий из разнообразных процессов интеграции для загрузки всех данных в одно центральное место, служащий единым источником правды для будущего моделирования данных и аналитических сценариев..
На что обращают внимание компании при найме специалистов по данным
В последние годы прием на работу в области науки о данных стал очень конкурентоспособным как для компаний, так и для профессионалов. В связи с Великой перестановкой позиции в области науки о данных пользуются большим спросом, что может принести большую пользу как новым, так и опытным специалистам в области обработки данных. Но чтобы получить работу в такой конкурентной среде, кандидаты должны быть готовы продемонстрировать навыки и знания, которые в настоящее время востребованы. Начать..
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..