Публикации по теме 'risk-management'
Модель Swiss Cheese для инженеров-программистов
Одной из самых известных и популярных моделей управления безопасностью в любой системе является Модель швейцарского сыра .
Рано или поздно каждый инженер совершает ошибку. Это неизбежно. Что делают хорошие инженеры, так это учатся на ошибках и создают процессы, которые предотвращают возникновение ошибок и превращение их в инциденты.
Цель швейцарской модели сыра состоит в том, чтобы исключить возможность того, что одна ошибка разрушит всю систему и вызовет инцидент или ущерб...
Как управление рисками помогает бизнесу
Искусственный интеллект получает все большее признание благодаря своей способности существенно изменять повседневную жизнь бизнеса. В управлении рисками AI/ML стали синонимами повышения эффективности и производительности при одновременном снижении затрат. Это стало возможным благодаря способности технологий обрабатывать и анализировать большие объемы данных без формы на более высоких скоростях с гораздо меньшей степенью вмешательства человека. Эта технология также позволила банкам и..
Преобразование ИТ и облачных операций с помощью Federator.ai
Введение
ИТ-директора предприятий сталкиваются с растущими трудностями при управлении сложными ИТ- и облачными операциями при сохранении высокого уровня безопасности и наблюдаемости. Поскольку современные компании пытаются оптимизировать операции, поддерживать непрерывность бизнеса и управлять рисками, прикладная наблюдаемость и кибербезопасность стали критически важными компонентами [1–4].
Благодаря своим уникальным инновациям ProphetStor Federator.ai устанавливает новый стандарт..
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..