Публикации по теме 'data-analytics'


«Титаник» — «Прогнозирование выживания пассажиров с помощью машинного обучения»
После получения Сертификата Google Data Analytics в этом месяце я хотел продолжить и окунуться в несложное машинное обучение. К счастью, работая над своим сертификатом Google, я наткнулся на WeCloudData . WeCloudData, базирующаяся в Торонто, предлагает несколько буткемпов и интересных бесплатных курсов по Meetup . Приведенный ниже проект я завершил после прохождения их курса Introduction to Machine Learning with Sklearn . Моя модель достигла точности только 76,2%, но, учитывая, что..
Простая линейная регрессия
Проблемы машинного обучения можно разделить на два основных типа: Регрессия : когда нам нужно найти простую функциональную связь между входными функциями / переменными. Эта функциональная связь может быть некоторой математической функцией, а именно. полиномиальная функция. Например, данный набор данных включает функцию «Температуры» и метку «Потребляемая мощность». Задача машинного обучения - найти взаимосвязь между этими функциями для прогнозирования потребности в энергии при..
От Аделаиды до Силиконовой долины
Как SpiralData стал поворотным моментом в успешной карьере программиста Когда И Чен присоединилась к SpiralData в качестве стажера по разработке программного обеспечения в 2017 году, она не могла представить, что всего через пару лет она будет работать инженером-программистом в Facebook. Ее первый опыт разработки программного обеспечения в SpiralData стал началом перехода от инвестиционно-банковской деятельности к крупным технологиям. Йи родилась в Китае и приехала в Аделаиду..
Искусственный интеллект: хорошо или плохо?
В искусственном интеллекте (ИИ) нет ничего хорошего или плохого, он просто ответит результатами, которые полностью получены в результате его обучения. Хороший или плохой ИИ будет зависеть от того, насколько хорошо мы обучаем ИИ и, возможно, самое главное, насколько хорошо мы тестируем искусственный интеллект. Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект (ИИ) фокусируется на машинах, которые спроектированы так, чтобы быть достаточно интеллектуальными, чтобы работать..
Введение в науку о данных: подробное руководство для начинающих
Что такое наука о данных? Наука о данных — увлекательная область, которая помогает нам разобраться в огромном количестве информации, доступной нам в современном мире. Все дело в использовании данных для получения информации и принятия обоснованных решений. Осознаете вы это или нет, наука о данных играет решающую роль во многих аспектах нашей жизни, от персональных рекомендаций на потоковых платформах до предсказания погодных условий. Давайте подробнее рассмотрим, что такое наука о..
Повышение качества обслуживания клиентов и сокращение оттока: подход к машинному обучению от Vodafone…
Введение: В современной конкурентной телекоммуникационной отрасли обеспечение исключительного качества обслуживания клиентов и минимизация оттока клиентов имеют решающее значение для устойчивого успеха бизнеса. Корпорация Vodafone, ведущий поставщик телекоммуникационных услуг, осознала важность использования машинного обучения для решения этих задач. В этой статье мы рассмотрим данные Vodafone Corporation, EDA и классификационное машинное обучение. Этот проект был направлен на..
Ядра Kaggle для начинающих - пошаговое руководство
Некоторое время назад я написал статью под названием Продемонстрируйте свои навыки Data Science с помощью ядер Kaggle , а затем понял, что, хотя в статье было сделано хорошее заявление о том, как ядра Kaggle могут стать мощным портфолио для специалистов по данным, это действительно так. ничего о том, как начинающий может начать работу с ядрами Kaggle. Это попытка взять за руки абсолютного новичка и провести его по миру ядер Kaggle - чтобы они могли начать. Зарегистрируйтесь на..