Публикации по теме 'big-data'
Большие данные: какие инструменты мы можем использовать, чтобы понять их
В этом году на Всемирном экономическом форуме в Давосе главной темой стали Большие данные . Цифровая революция быстро провозглашается четвертой промышленной революцией, когда физический, цифровой и биологический миры сливаются воедино благодаря технологиям. Действительно, в таких областях, как робототехника, искусственный интеллект и Интернет вещей, наблюдается значительный прогресс.
Но факт, который действительно лежит в основе этой революции, заключается в том, что миллиарды людей..
Демократизация торговли с помощью технологий интервью с AVP, Data Science of Tokopedia
В преддверии Саммита лидеров больших данных и искусственного интеллекта в Сингапуре 2019 мы взяли интервью у одного из основных докладчиков — Ангуса Конга, AVP, Data Science в Tokopedia . Ангус руководит отделом обработки данных в нескольких странах. Он курирует разработку и стратегии в области искусственного интеллекта и науки о данных для Tokopedia, включая внутренние технологии, партнерские отношения с промышленностью, правительством и академией.
Как изменился сбор и анализ..
Как работает машинное обучение
Как работает машинное обучение
Краткое и краткое изложение того, что такое машинное обучение, номинированное всеми, но объясненное немногими.
Несколько раз некоторые люди спрашивали меня: « Но, в конце концов, что это за машинное обучение, что оно означает ?». основные газеты , особенно в последнее время, постоянно говорят об этом. К сожалению, о нем говорят (иногда справедливо), как будто это черный ящик и/или как будто за ним стоит что-то «волшебное». Он часто используется..
Воскресный брифинг D4S № 45
Воскресный брифинг D4S № 45
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Выпуск №45
05 апр. 2020 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать в 45-й выпуск воскресного брифинга. На прошлой неделе мы рассмотрели стратегии моделирования эпидемий в публикации в блоге: Моделирование эпидемии 101: или почему ваши экспоненциальные соответствия CoVID19 неверны . На этой неделе мы продолжаем наш..
ThoughtWorks Tech Radar, OS Incentives и GitHub CoPilot; ThDPTh #39 🐰
Как на самом деле должно работать «мышление о продукте», как установить правильные стимулы в вашем проекте ОС для участия и почему мне нравится функция Github Copilot.
Данные будут питать каждую часть нашего существования в ближайшем будущем. Я собираю Точки данных , чтобы помочь понять и сформировать это будущее.
Если вы хотите поддержать это, поделитесь им в Twitter, LinkedIn или Facebook.
🔮 (1) ThoughtWorks Tech Radar 24
Мне всегда нравился радар ThoughtWorks Technology,..
Datastream.io интеграция scikit-learn
Несколько дней назад мы открыли исходный код нашей платформы для обнаружения аномалий в Python - вы можете прочитать об этом здесь .
Этот пост посвящен одной особенности нашего фреймворка: интеграции с scikit-learn. Sklearn - это флагманский набор инструментов машинного обучения для Python, который растет с каждым днем. Игнорировать их модели и шаблоны проектирования - значит изобретать велосипед.
Итак, мы добавили небольшой пример того, как вы можете использовать всю мощь scikit-learn..
Подробная интерпретация 10 основных технологических тенденций Академии DAMO на 2019 год
Подробная интерпретация 10 основных технологических тенденций Академии DAMO на 2019 год
В январе 2019 года Alibaba DAMO Academy объявила о своем прогнозе 10 главных технологических тенденций в 2019 году , что вызвало широкие дискуссии и энтузиазм в отношении футуристических технологий. Он также привлек внимание академических кругов во всем мире. Более десяти экспертов из авторитетных академических институтов, включая Китайскую академию наук, Университет Цинхуа, Университет Флориды и..
