Публикации по теме 'big-data'
Как наука о данных влияет на мир???
Что такое наука о данных? Проще говоря, наука о данных — это процесс упорядочивания и осмысления огромных объемов данных с целью «извлечения» полезной информации. Наука о данных — это область, которая объединяет многие академические области, включая компьютерное программирование, статистику, бизнес-аналитику и многое другое.
Из-за многочисленных бизнес-приложений данных организации разрабатывают более конкретные должности для специалистов по данным. Эти люди способны собирать информацию..
Машинное обучение — ML Краткое введение — Работа и карьерные перспективы
Машинное обучение — это приложение ИИ, которое позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений. Машинное обучение направлено на разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения.
Машинное обучение является важным компонентом растущей области..
Объединение данных Интернета вещей от разных организаций приведет нас к неожиданному пути к инновациям
Объединение данных Интернета вещей от разных организаций приведет нас к неожиданному пути к инновациям
Прежде чем открыть дверь современности своим радикальным изобретением, один немецкий предприниматель сначала обанкротил производство небольших зеркал с якобы целебными свойствами, которые он планировал продавать религиозным паломникам.
Его следующее предприятие, которое привело к эпохе Просвещения, - научная революция, основанная на экономике, - является одним из известных примеров..
Интеллектуальный анализ данных: понимание этих миллиардов нулей и единиц
Каждый день несколько экзабайтов данных генерируются и хранятся в центрах обработки данных. Хотя большая часть этих данных структурирована, их необходимо обрабатывать для анализа и интерпретации содержимого.
Цель интеллектуального анализа данных — просмотреть эти огромные объемы данных и извлечь полезную информацию, обобщить, сгруппировать, выявить аномалии или правила. Автоматическое суммирование выбирает подмножество существующих данных, которое лучше всего представляет весь набор...
Как структурировать команду Data Science: ключевые модели и роли, которые следует учитывать
Если вы следовали мнению экспертов в области науки о данных и прогнозной аналитики, вы, вероятно, натолкнулись на решительную рекомендацию начать машинное обучение. Как рекомендует Джеймс Ходсон в Harvard Business Review , самым разумным шагом будет поиск низко висящих плодов , а затем масштабирование для получения опыта в более тяжелых операциях.
Совсем недавно мы говорили о платформах машинного обучения как услуги (MLaaS) . Главный вывод из текущих тенденций прост. Машинное..
Как, черт возьми, вы создаете стратегию обучения данным для машинного обучения?
Создание моделей искусственного интеллекта и машинного обучения для создания бизнес-решения — это эволюционный процесс.
Не все модели ИИ дают 100% точные результаты. Точность результатов повышается по мере обработки соответствующих высококачественных данных.
Проще говоря, если вы пытаетесь построить модель ИИ для улучшения продукта или устранения лазеек в работе, вам необходимо убедиться, что ваша модель ИИ каждый день учится на данных, которые она обрабатывает.
Это означает,..
Как использовать образы Docker с нуля в качестве библиотеки активов для больших активов машинного обучения, таких как модели…
Я начинаю работать с большими моделями и другими активами, связанными с машинным обучением, и мне нужно решение, как справиться с этим в контексте разработки Docker.
Можно соблазниться объемами. К сожалению, тома не переносятся между машинами.
Можно можно просто связать ресурсы непосредственно с изображением с помощью простого копирования. Это прекрасно работает до определенного момента.
Проблема в том, что кто-то, скорее всего, захочет быть эффективным и максимально..
