Публикации по теме 'machine-learning'


Пришло время оптимизировать рабочие процессы обработки данных?
Зачем соглашаться на монотонные и неуклюжие процессы, если мы можем вернуть немного времени и немного спокойствия с помощью нескольких изменений в том, как мы делаем свою работу? Авторы, которых мы публикуем в TDS, обладают глубоким и разносторонним опытом работы в промышленности, научных кругах и других секторах и щедро делятся своими мыслями. В этом выпуске Variable мы выделяем три недавние статьи, посвященные конкретному рабочему процессу обработки данных, и показываем, как мы можем..
Насколько мощным будет ИИ в 2030 году?
Раскрытие истинного «искусственного» Привет! Давайте окунемся в умопомрачительный мир искусственного интеллекта (ИИ). Он становится суперумным и мегамощным, без шуток! Но вот суть: «искусственная» часть ИИ вполне реальна. Всего через семь лет ИИ станет супергероем, меняющим отрасли, лечащим болезни и полностью переопределяющим саму жизнь. Пристегнитесь, потому что мы собираемся исследовать потрясающую магию, которую ИИ может принести к 2030 году. Что ИИ может сделать прямо..
Прогноз промышленного индекса Доу-Джонса после открытия на 2019–10–10 гг.
При широком интервале прогнозирования сегодня очень рискованно делать ставки на любую из сторон.
Все, что вам нужно знать о логистической регрессии
В статистике логистическая регрессия — это прогностический анализ, используемый для целей классификации. Он оценивает вероятность наступления того или иного события. Например, вы можете использовать логистическую регрессию, чтобы предсказать, уйдет ли клиент или нет. Логистическая регрессия — это тип регрессионного анализа, в котором зависимая переменная носит категориальный характер. Это означает, что он может принимать только два значения, например 1 или 0, Да или Нет и Истина или..
Предстоящая рецессия против специалистов по данным и инженеров по машинному обучению
Предстоящая экономическая рецессия станет первой в эпоху науки о данных или машинного обучения. Все указывает на то, что это будет серьезное событие, и мы уже чувствуем его начало, поскольку такие фирмы, как Meta, уже делают заявления, подразумевающие усиление ограничений на набор персонала и более высокие требования к производительности для существующего персонала. На протяжении всего времени, когда наука о данных была «вещью», у нас был удивительный рост, но впервые американские..
Уроки машинного обучения, которые Uber извлекла из масштабного запуска машинного обучения
Некоторые уроки, извлеченные из первых нескольких лет работы инфраструктуры машинного обучения Uber. Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 125 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), чтение которого занимает 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов машинного обучения, научных работ и концепций...
Линейное программирование и симплекс-метод: создание и сравнение реализаций на Python
Создание симплексного метода с нуля в Python 1. Введение Исследование операций (OR) и машинное обучение (ML) меняют мир бизнес-аналитики. OR фокусируется на оптимизации и принятии решений, в то время как ML выявляет закономерности и прогнозирует результаты на основе данных. Вместе они предлагают мощные возможности решения проблем и ценную информацию для бизнеса. OR использует математическое моделирование и алгоритмы оптимизации для решения сложных проблем в таких областях, как..