Публикации по теме 'business-intelligence'


№ 0. Обзор CRISP-DM: межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных является важным процессом во многих отраслях, от финансов до здравоохранения, а CRISP-DM (межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных) является широко признанной методологией для выполнения проектов интеллектуального анализа данных. В этом эссе мы предоставим обзор CRISP-DM, включая его историю, шесть этапов и преимущества, а также конкретные примеры для каждого этапа. История CRISP-DM CRISP-DM был разработан в 1990-х годах как..
Приложения машинного обучения и искусственного интеллекта
Я ветеран программного обеспечения, который любит вести блог на темы технологий, а также о мировой политике. В то время как я веду регулярный ежегодный блог о ситуации по всему миру в моих блогах Google , я веду профессиональный блог на тему ИИ и машинного обучения в блогах сообщества SAP. Я уже некоторое время думал о том, чтобы взять мидуэй и вести блог на среднем уровне, и вот, наконец, это случилось в этот день! Во времена covid я стал соавтором книги по машинному обучению , а..
Машинное обучение для бизнес-аналитики: варианты использования и лучшие практики
В современном мире, управляемом данными, предприятия постоянно ищут способы использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), чтобы получать ценную информацию и принимать обоснованные решения. Одной из областей, где машинное обучение оказалось очень полезным, является бизнес-аналитика (BI). Комбинируя алгоритмы машинного обучения с инструментами бизнес-аналитики, организации могут выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции и оптимизировать..
Применение AutoML (часть 4) с помощью H2O
AutoML от H2O можно использовать для автоматизации рабочего процесса машинного обучения , который включает в себя автоматическое обучение и настройку многих моделей в течение заданного пользователем срока. Он предоставляет простую функцию-оболочку , которая выполняет большое количество задач, связанных с моделированием , для которых обычно требуется много строк кода. Это помогает высвободить время , чтобы сосредоточиться на других аспектах задач конвейера обработки данных, таких..
Раскрытие синергии бизнес-аналитики, науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения
Введение В эпоху цифровых технологий данные часто называют новой нефтью, а их добыча и переработка привели к появлению множества технологий и практик, которые играют ключевую роль в принятии решений и инновациях в различных отраслях. Среди этих технологий бизнес-аналитика (BI), наука о данных (DS), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) выделяются как краеугольные камни принятия решений на основе данных. Несмотря на то, что они имеют общие черты, они также обладают отличительными..
Конференция по прогнозированию M4 — Некоторые мысли
На прошлой неделе я посетил M4 Conference в Нью-Йорке. Это было специализированное мероприятие, посвященное достижениям в области прогнозирования, и стало кульминацией 4-го M-Competition , конкурса, организованного известным экспертом в области прогнозирования, профессором Спиросом Макридакисом из Университета Никосии. Мои основные интересы в этой области - это интересы практикующего врача. Я не думаю, что тратится достаточно времени на обучение и информирование о ценности, которую..
Раскройте потенциал ответственного ИИ: 5 шагов к обеспечению этичности систем
Раскройте потенциал ответственного ИИ: 5 шагов к обеспечению этичности систем 5 шагов для создания ответственных систем искусственного интеллекта В конце есть несколько бонусов, поэтому обязательно прокрутите страницу вниз. Введение Искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом для автоматизации сложных задач и анализа больших наборов данных в нынешнюю цифровую эпоху. По мере того, как системы ИИ становятся все более распространенными, важно обеспечить их ответственную..