Публикации по теме 'data'
Создание ИИ Модели — это упражнение в понимании вашего бизнеса
Знание того, как создавать соответствующие обучающие наборы данных, требует от вас действительного понимания того, что имеет значение.
В последние несколько лет создание новой прогностической модели стало чрезвычайно простым. Существует множество инструментов, которые позволяют легко взять набор данных и создать обученную модель. Обучение А.И. это легкая часть (давайте пока проигнорируем генеративный ИИ).
Обычно говорят, что наиболее трудоемкой частью работы специалиста по данным..
15 вопросов по инженерии данных (ETL, DATA, на основе сценариев) — часть I
Посмотрим, сможешь ли ты на них ответить
Вопросы по ETL
Можете ли вы объяснить процесс ETL и его значение в инженерии данных? Приведите пример реального сценария, в котором ETL имеет решающее значение для успешной миграции данных. Каковы различия между пакетной обработкой и потоковой обработкой в ETL? Приведите пример варианта использования каждого подхода. Как бы вы спроектировали конвейер ETL для перемещения данных из PubSub в Google BigQuery? Как бы вы справились с..
Понимание шаблона проектирования цепочки ответственности с помощью go
Введение
Шаблон цепочки ответственности — это поведенческий шаблон проектирования, который позволяет группе объектов обрабатывать запрос, где каждый объект может либо обработать запрос, либо передать его следующему объекту в цепочке. Объекты в цепочке часто называют обработчиками или процессорами.
Этот шаблон полезен, когда есть несколько объектов, которые могут обработать запрос, но заранее неизвестно, какой объект будет обрабатывать запрос. Вместо жесткого кодирования..
Холст операций машинного обучения (MLOPs) для продуктов данных
Ссылка на оригинал статьи https://www.xomnia.com/post/xomnias-machine-learning-in-production-canvas/
Что такое MLOps и почему это важно?
MLOps — это набор практик и инструментов, направленных на обеспечение надежности и эффективности производства, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде.
MLOps может иметь большое значение для вас, если вы распознаете хотя бы одну из следующих ситуаций:
Перенести приложения машинного обучения из..
AI-Assisted Ops: использование цифровой идентификации активов в управлении жизненным циклом платформы
У. Эдвардс Деминг сказал: « Мы верим в Бога, а все остальные приносят данные ». В настоящее время данные доступны в изобилии. Особенно после появления Интернета вещей и Индустрии 4.0 миллионы машин, работающих в промышленном секторе, генерируют множество операционных данных в формате временных рядов. Но, как однажды сказал Рональд Коуз,
« Пытайте данные, и они признаются во всем »,
эти огромные операционные данные полезны только в том случае, если они хорошо проанализированы и..
«Эксперты взвешивают: взгляды на развивающийся ландшафт науки о данных и аналитики»
Область аналитики данных и науки о данных быстро развивается, и специалистам по данным и аналитикам может быть сложно оставаться в курсе последних технологий и методологий. Однако по мере того, как объем данных продолжает расти, а потребность в принятии решений на основе данных возрастает, для специалистов по данным и аналитиков как никогда важно быть готовыми к будущему.
«Наука о данных — это не зрелищный вид спорта. Важно постоянно узнавать о последних…
Уничтожитель жаргона данных
– Кэролайн Роузберри, AVADO Learning
Скоро наука о данных станет просто еще одним навыком, в котором мы все хотя бы немного разбираемся. Однако одним из основных препятствий является жаргон, используемый экспертами по данным, что делает эту тему недоступной для обычного человека. А чтобы разобраться, нам нужно начать избавляться от жаргона или хотя бы овладеть им.
Только 33% штатных сотрудников в США уверены в своей грамотности в работе с данными — и нетрудно понять, почему...
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..