Свързани публикации 'analytics'


Как работи калкулаторът на критериите на Socaquila Kelly?
Въведение в критерия Кели и неговото математическо приложение Въведение Замисляли ли сте се колко трябва да залагате за всеки мач? Всъщност, известен американски учен на име Джон Лари Кели младши също се интересуваше от този въпрос и той беше разработил добре известна математическа формула за справяне с този проблем - Критерий на Кели. В тази статия ще ви преведа през разработването на тази чудна формула и ще споделя с вас приложението Google Sheet, което създадох, за да ви помогна..
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..