Публикации по теме 'market-research'
Потребительский выбор
История данных с использованием данных покупателей
Данные - это факты. Наборы данных - это наборы фактов или данных. Анализ преобразует факты в информацию и знания, которые можно использовать при принятии решений или хранить для справки при принятии решений. Примечательно, что самыми крупными и наиболее часто используемыми хранилищами больших данных являются маркетинговые данные. Данные собираются для получения информации о покупательских моделях для принятия решений, влияющих на..
Лондонские стартапы Climate Tech (2021 г.)
Резюме
Так что меня действительно интересует пространство климатических технологий и особенно то, как можно применить искусственный интеллект / машинное обучение, чтобы сделать мир устойчивым.
В частности, я обнаружил, что в статье ИИ по изменению климата (CCAI) есть отличная систематика, позволяющая задуматься об областях применения ИИ / МО в мире климатических технологий. Однако он не предлагает много практических примеров реальных стартапов, работающих в космосе. Мне также не..
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..