Свързани публикации 'analytics'


Изкуството на персонализирането: Система за препоръки
Чудили ли сте се как Netflix знае точно какъв филм или сериал сте в настроение да гледате? Или как Amazon препоръчва продукти, които изглеждат специално направени за вашия вкус? По време на интервюто ми за MBA в IIM Kashipur ме попитаха за концепцията на системите за препоръки, което моментално ми напомни за невероятния успех на платформи като Netflix. С милиони абонати по целия свят, Netflix е усвоил изкуството на персонализираните препоръки, оставяйки ни да се чудим как знаят..
Как намалихме хранителните отпадъци и спестихме пари с помощта на машинно обучение
Добре дошли в историята на петима прости студенти с една голяма цел: намаляване на хранителните отпадъци. Само в САЩ разпръснатата храна тежи над 100 Емпайър Стейт Билдинг годишно. Как точно петима студенти мечтаят да се справят с тази монументална задача, питате? Е, това е нашата история за използването на данни за добро. В Columbia Business School’s, Analytics in Action , си партнирахме с иновативна стартираща компания за доставка на храна, за да минимизираме техните..
Действителното А в AI
Действителното А в AI Нещо изкуствено най-накрая пристигна Наскоро попаднах на статия в „Дънна платка“, в която се споменава ново проучване, достъпно чрез „ACS publications“. Учените всъщност създават мозъци в епруветка. Или казано по друг начин, истинският изкуствен интелект всъщност е тук. Изкуственият интелект от десетилетия беше значително преувеличен. Нещо повече, той е бил лошо брандиран и етикетиран. Машинното обучение не се справя много по-добре. Факт е, че машините..
Transactional Data Lakes — Сравнение на Apache Iceberg, Apache Hudi и Delta Lake
Въведение Едно от най-важните решения при изграждането на езеро от данни е изборът на формата, в който ще се съхраняват данните, тъй като може значително да повлияе на производителността, използваемостта и съвместимостта на системата. Чрез внимателно обмисляне на формата за съхранение на данни можем да подобрим функционалността и...
Какви прозрения може да намери машинното обучение от моите данни? Част 3 от 3
Разбиране какво ни казват ML моделите за сложни модели в нашите данни! За да направя нещата малко по-лесни за вместване на този материал в нашите натоварени дни, разделих материала на три отделни публикации: Как автоматизираните проверки на данни и проучвателният анализ на данни (EDA) могат да разкрият прозрения.
Разбиране на разпределението на вероятностите
Разбиране на разпределението на вероятностите Какво е разпределение на вероятностите? Какви са различните типове вероятностни разпределения? Как ще помогне при формулирането на решения за наука за данни?. Нека се опитам да го обясня с много прости думи Определение:- Вероятностното разпределение е математическата функция, която дава вероятностите за поява на различни възможни резултати за експеримент. Хвърлянето на зарове ми дава набор от резултати, разпределени по определен..
Пътуване по пътя, който не е поет: от икономиката до науката за данните
През 2011 г., когато започнах пътуването си в света на висшето образование, нямах представа за обратите, които предстоят. С осигурено място в уважавания колеж за жени „Лейди Шри Рам“ (LSR), за да следвам диплома с отличие по икономика, сърцето ми се изпълни с гордост. Не знаех, че този път в крайна сметка ще ме отведе до съвсем различно царство – света на науката за данните. Както Робърт Фрост прочуто написа, аз наистина поех по по-рядко пътувания път и днес съм тук, за да споделя..