Публикации по теме 'business-intelligence'
Партнер Plotly и NVIDIA по интеграции Dash и RAPIDS
Мы рады сообщить, что Plotly и NVIDIA объединились, чтобы предоставить возможности искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) с ускорением на GPU для гораздо более широкой аудитории бизнес-пользователей. Интегрируя интерфейс Plotly Dash с серверной частью NVIDIA RAPIDS, мы предлагаем один из самых высокопроизводительных стеков AI и ML, доступных на сегодняшний день в Python. Все это с открытым исходным кодом и доступно в нескольких строках кода Python.
Что касается..
Решающий: Учебник
Это вводная часть публикации, которую я называю The Decider . Название может вызвать в воображении образ Уилл Феррелл, выдающий себя за косого президента Джорджа Буша-младшего в программе «Субботним вечером в прямом эфире , который мне очень нравится. Очень незначительная связь этого сайта с видеоклипом заключается в том, что людям, компаниям и странам нужен решатель. Серия статей, которые я пишу, связана с применением данных и аналитики, машинного обучения и искусственного..
Почему сложно реализовать бизнес-ценность машинного обучения?
Вы думали, что модели машинного обучения так хороши в прогнозировании, кластеризации данных, регрессии, классификации данных, построении систем рекомендаций и т. д., но
почему сложно реализовать на уровне бизнес-аналитики?!!
почему сложно в больших масштабах?!!…..
Итак, съемки здесь:
мы ставим его в точку, чтобы он учитывал все причины.
Доступность данных и доступность
Наличие необработанных данных необходимо компаниям для внедрения машинного обучения. нам нужны были..
Как компании используют анализ настроений для отслеживания ваших чувств
Что такое анализ настроений?
Вы когда-нибудь печатали положительный отзыв о своем любимом приборе и публиковали его в Интернете? Как насчет эмоционально заряженной серии твитов, критикующих качество сети быстрого питания? Нейтральный рейтинг продукта Amazon? У всех этих постов есть одна общая черта: ваши эмоции. Людям относительно легко расшифровать эмоции и контекст в тексте, хотя определенно бывают случаи, когда люди неверно истолковывают эмоции, стоящие за текстом. Если люди..
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..
Лучшее программное обеспечение для сканирования счетов в 2023 году (углубленное сравнение)
Несмотря на то, что на ручную обработку счетов для предприятий выделяется много ресурсов, это может привести к замедлению времени обработки, особенно если количество счетов, обрабатываемых в месяц, просто слишком велико.
При ручной обработке документов всегда существует вероятность «человеческой ошибки». Итак, если вы пытаетесь автоматизировать сканирование счетов для своего бизнеса, но не можете найти поставщика, который мог бы вам помочь, эта статья для вас.
В этой статье мы..
Сложная часть прикладной науки о данных: SELECTION BIAS
Модели классификации в коммерческом использовании
В коммерческом использовании существует множество моделей классификации, удержание клиентов, взыскание долгов, перекрестные продажи, дополнительные продажи… вы называете это!
Предположим, ваша следующая модель готова и готова к работе! Вам не терпится запустить его в производство, когда вы проводите собрания по проверке и развертыванию. Все идет нормально.
На данный момент заинтересованные лица, возможно, действительно впечатлены..
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..