Публикации по теме 'data-analytics'
Cerebra: предлагает решения для корпоративных приложений на базе Oracle, отвечающие самым высоким стандартам
Cerebra Consulting Inc., глобальная компания, являющаяся синонимом непревзойденного совершенства, надежности и доверия, является одним из ведущих мировых поставщиков ИТ-решений, системной интеграции и услуг по увеличению штата для организаций в различных отраслях. Выступая в качестве первопроходца в ИТ-секторе, известная компания прокладывает путь для предприятий, стремящихся к высокотехнологичному будущему, которое коренным образом меняет их повседневную деятельность. Хотя Cerebra..
Предварительная обработка данных — обработка повторяющихся значений и выбросов в наборе данных
Работая с набором данных реального мира, мы можем столкнуться с очень беспорядочными данными, которые содержат много повторяющихся значений. Такие записи не добавляют никакой ценности или информации при использовании их в модели и скорее замедляют обработку. Таким образом, лучше удалить дубликаты перед передачей данных в модель. Следующий метод можно использовать для проверки повторяющихся значений в pandas —
Чтобы проверить наличие дубликатов, мы используем функцию «дублировать» в..
Некоторые из лучших практик, которым следует следовать в проекте по науке о данных
В этой статье я расскажу о некоторых лучших и рекомендуемых практиках, которым следует следовать, когда дело доходит до проекта по науке о данных. Прежде чем представить лучшие практики, важно понять общий рабочий процесс проекта по науке о данных. Существует множество его вариантов, но я всегда предпочитаю использовать традиционный (но наиболее эффективный) рабочий процесс, известный как CRISP-DM , что означает CR oss . Промышленный стандарт стандартный процесс для данных майнинга..
«Раскрытие неудержимого роста искусственного интеллекта во всех отраслях»
Искусственный интеллект (ИИ) быстро превратился из концепции научной фантастики в преобразующую силу, которая меняет отрасли, экономику и нашу повседневную жизнь. Его использование продолжает расширяться, демонстрируя силу человеческой изобретательности в сочетании с передовыми технологиями. В этой статье мы углубляемся в различные области, где присутствие ИИ не только значимо, но и постоянно растет, обещая будущее, которое когда-то было невообразимо.
1. **Здравоохранение: революция в..
Уроки программы Agile Market Validation
С 14 по 19 мая Pitchspot была одной из восьми портфельных компаний, прошедших Программу проверки Agile Market в качестве модуля для исходящих студентов NUS Overseas Colleges (NOC). Ожидается, что студенты проведут валидацию основного продукта (ов) компании и изложат определенные предположения и гипотезы, выходи из здания , чтобы лучше понять пользователей и клиентов.
Поскольку в рамках программы у нас было четыре команды, мы постарались лучше понять:
Наши пользователи : - Вообще..
Прогноз пропуска песни Spotify
Сводка
Как ведущий сервис потоковой передачи музыки, Spotify сталкивается с жесткой конкуренцией на рынке. Благодаря тому, что значительная часть ее доходов приходится на подписки, компания очень заинтересована в том, чтобы предоставлять исключительные возможности прослушивания и улучшать взаимодействие пользователей с платформой, чтобы стимулировать рост числа подписок. Для достижения этой цели важно понимать предпочтения и привычки слушателей.
Чтобы решить эту проблему, наша..
Как машинное обучение меняет ландшафт аналитики данных
Машинное обучение — это мощная технология, которая меняет ландшафт аналитики данных. Алгоритмы машинного обучения могут быстро и точно анализировать большие наборы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые могут быть незаметны аналитикам-людям. Это имеет серьезные последствия для предприятий, поскольку машинное обучение может помочь им принимать более обоснованные решения и получить конкурентное преимущество.
Вот некоторые из ключевых способов, которыми машинное обучение..
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..