Публикации по теме 'predictive-analytics'
От команды специалистов по данным в Presenso: семь лучших практик применения когнитивных вычислений для…
По мере того как специалисты по данным находят инновационные способы применения когнитивных вычислений для обслуживания активов, возникают определенные технические проблемы. Эта статья в блоге основана на коллективном опыте команды Presenso по обработке и анализу данных. Он был создан с использованием реального опыта наших клиентов, применимого к более широкому сообществу машинного обучения.
#1 Используйте широкий спектр расчетов для распределений
Сводные показатели, такие как средние..
3 проекта, которые заставили меня заинтересоваться наукой о данных
Предсказывать будущее - мечта каждого человека, и подсознательно мы занимаемся этим каждый день, наш сознательный разум хочет выжить и процветать, и для принятия нашего текущего решения требуется какая-то основа, на которой можно стоять, и во многих случаях наш прошлый опыт не дает любая идея о том, чего ожидать от будущего и как обезопасить себя, и есть исследовательские работы о том, насколько недостаточно нашего сознательного разума, чтобы правильно представить будущее, и так часто мы..
Большие данные, большие вопросы: что произойдет, если вы откажетесь от предположений?
Мустафа Коджак из NYU Tandon объясняет, почему алгоритмы иногда не должны делать прогнозы
В прошлую среду Мустафа Анил Коджак из инженерной школы Тандон Нью-Йоркского университета пришел в CDS, чтобы объяснить, как можно уменьшить алгоритмические ошибки, указав алгоритму не делать прогнозов при определенных обстоятельствах.
Алгоритмы машинного обучения часто используются для прогнозов в области финансов, медицины или недвижимости, но они все равно могут ошибаться. Это может иметь..
Построение прогностических моделей с использованием методов машинного обучения
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании алгоритмов для изучения данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Он использовался в самых разных областях, от здравоохранения до финансов и розничной торговли. Методы машинного обучения можно использовать для создания прогностических моделей, которые могут точно предсказывать исход определенных событий или ситуаций. Эти модели могут помочь предприятиям принимать более обоснованные..
«Плохие флюиды» могут истощать ваши деньги
Большинство промышленного оборудования, такого как машины, насосы и двигатели, спроектированы так, чтобы работать плавно и минимизировать вибрацию. Однако вибрация иногда может указывать на проблемы или износ оборудования. Кроме того, вибрация может привести к тому, что оборудование будет потреблять чрезмерную мощность, что приведет к снижению его энергоэффективности. Если основные причины не будут устранены, нежелательная вибрация, вероятно, вызовет дополнительный ущерб. В..
Не слушайте специалиста по данным!
Это может показаться немного лицемерным, учитывая, что я убежденный сторонник принятия решений на основе эмпирических данных и опытный аналитик. Но выслушайте меня — не всех, кто называет себя специалистом по данным, стоит слушать.
Я видел, как опытные аналитики и специалисты по обработке и анализу данных с гордостью делали следующие заявления на очень публичных форумах:
Регрессия — это не машинное обучение.
Если вы хотите знать, почему, вам нужна прогнозная аналитика...
Почему вашей электронной коммерции нужен интеллект. Искусственный интеллект
Искусственный интеллект окружает нас повсюду: в беспилотных автомобилях и дронах, в виртуальных помощниках и в средствах распознавания речи. Так Google отвечает на наши поисковые запросы, Spotify воспроизводит популярные треки, а Amazon рекомендует лучшие предложения. Специалисты по маркетингу прогнозируют, что розничные онлайн-магазины просто исчезнут через 5–10 лет, если они сегодня будут пренебрегать технологиями, основанными на искусственном интеллекте. Давайте посмотрим, как ИИ..
