Публикации по теме 'big-data'
Расцвет ИИ
Sophia, продукт ИИ (искусственного интеллекта) компании Hanson Robotics, базирующейся в Гонконге, является первым в мире роботом, получившим гражданство страны, в частности Саудовской Аравии.
София была отмечена Организацией Объединенных Наций наградой «Чемпион инноваций». Активированная в апреле 2015 года, София впервые появилась на публике на выставке SXSW 2016 в Техасе, США, с возможностью отображать 50 различных эмоций на лице и естественными навыками общения, как у людей..
Классы Scala: практическое введение
Введение
Классы — это фундаментальные структуры данных каждого языка программирования. Как специалист по данным или разработчик, вы будете часто сталкиваться с занятиями, даже если вы имеете дело с функциональным языком программирования, таким как Scala. В Scala классы/объекты больше похожи на контейнеры, содержащие данные, хотя они являются прямым отображением объектов. В этом коротком уроке я хотел бы продемонстрировать классы в Scala.
Что такое классы:
Преобразование пяти ключевых областей EHS с помощью больших данных и машинного обучения
Отслеживание травм, несчастных случаев при транспортировке, опережающих индикаторов и связанных с ними экологических происшествий – непростая задача. Более того, определение первопричины возникновения инцидента и принятие превентивных мер, чтобы он не повторился, также является серьезной проблемой для консалтинговых компаний EHS .
Внедрение Интернета вещей, машинного обучения и больших данных позволит предприятиям с помощью масштабируемых и прогностических моделей снизить операционные..
Основы машинного обучения
Существует 3 типа алгоритмов машинного обучения.
1. Контролируемое обучение
Как это работает: этот алгоритм состоит из переменной цели/результата (или зависимой переменной), которая должна быть предсказана на основе заданного набора предикторов (независимых переменных). Используя этот набор переменных, мы создаем функцию, которая сопоставляет входные данные с желаемыми выходными данными. Процесс обучения продолжается до тех пор, пока модель не достигнет желаемого уровня точности..
Хотите заняться наукой о данных в 2023 году? Подумай дважды!
Оценка плюсов и минусов карьеры в области науки о данных в сегодняшней конкурентной среде
Привлекательность науки о данных
Наука о данных уже довольно давно стала притчей во языцех. С его перспективами высокооплачиваемой работы, интересных проектов и возможности оказать реальное влияние неудивительно, что многие рассматривают возможность карьеры в этой области. Но прежде чем с головой погрузиться в мир науки о данных, важно сделать шаг назад и оценить, подходит ли вам этот..
CRM и аналитика больших данных
Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) - это процесс, в котором компания или другая организация администрирует свои взаимодействия с клиентами , обычно используя анализ данных. для изучения большого объема информации.
Роль аналитических CRM-систем состоит в том, чтобы анализировать данные о клиентах, собранные из нескольких источников, и представлять их, чтобы бизнес-менеджеры могли принимать более обоснованные решения. Аналитические CRM-системы используют такие методы,..
Несколько придирок к коду в первом примере.
Несколько придирок к коду в первом примере. Вы неправильно используете строковую функцию trim() . Строки никогда не изменяются, поэтому каждая строковая функция всегда возвращает новую строку. Другими словами, вызов someString.trim() без присваивания не будет иметь никакого эффекта. Он обрежет строку, а затем отбросит результат. Чтобы обрезать строку, вы должны присвоить обрезанную строку где-нибудь, например, someString = someString.trim(); .
Вместо того, чтобы разбивать строку..
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..