Публикации по теме 'data'
Краткий обзор инструментария Python для естественного языка
Введение в Python NLTK
Обработка естественного языка - один из самых востребованных навыков на рынке труда. Согласно прогнозам Fortune Business Insights, совокупный годовой темп роста (CAGR) на рынке НЛП к 2026 году составит 32,4% . Этот рост можно объяснить ростом количества приложений для обмена сообщениями с чат-ботами, быстрым накоплением текстовых данных и обслуживанием клиентов. В этом посте я рассмотрю основы пакета обработки текста Python NLTK. Примеры в этом посте..
Каждый является специалистом по анализу данных
5 лет назад я начал свой путь в качестве специалиста по данным с курса машинного обучения доктора Эндрю Нг на Coursera . Пытаясь изучить глубже, я пришел к выводу, что люди уже давно используют эти данные . Чтобы улучшить себя, улучшить компанию и т. Д. Итак, почему мы на волне данных / ИИ? Это что-то новенькое? Или это просто еще одно модное слово?
Я понял, насколько важны данные. Хотя, может показаться, что это не так, даже Стив Джобс упоминает, что «Информация - сила». Такие..
Что за утка?! — Бруно Квинар
Распаковка встраиваемой аналитической базы данных.
DuckDB — это недавнее дополнение в мире аналитических баз данных. И он использует интересный подход: он хочет быть SQLite для аналитики.
DuckDB был разработан Марком Раасвельдтом и Ханнесом Мюлейзеном, двумя исследователями баз данных из Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) в Амстердаме, Голландского национального исследовательского института математики и компьютерных наук. CWI — это не просто исследовательский институт. Вот..
Построение эффективной стратегии обработки данных для успеха машинного обучения
В эпоху цифровых технологий данные становятся новой валютой, и их потенциал усиливается в сочетании с возможностями машинного обучения (МО). Но для использования этого потенциала требуется нечто большее, чем просто алгоритмы и модели. Чтобы по-настоящему добиться успеха в сфере машинного обучения, вам нужна четко определенная стратегия обработки данных, которая соответствует вашим бизнес-целям, обеспечивает качество данных и максимизирует эффективность ваших инициатив в области машинного..
Определение больших данных: как большие данные помогают бизнесу
Информационные технологии
Информационные технологии принесли много изменений в нашу жизнь. Мы все больше зависим от устройств и данных. Умные часы сообщают нам, когда уровень кислорода падает. Ваши мобильные телефоны предупреждают вас о жаркой погоде и приближающихся циклонах.
Теперь от вас не требуется сидеть перед телевизором и проводить часы за часами…
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..
Приложения дифференциальной конфиденциальности, часть 2 (технология будущего)
Полностью адаптивная композиция для дифференциальной защиты по Гауссу (arXiv )
Автор: Адам Смит , Абхрадип Тхакурта
Аннотация: мы показываем, что гауссовская дифференциальная конфиденциальность, вариант дифференциальной конфиденциальности, адаптированный к анализу добавления гауссовского шума, изящно комбинируется даже в присутствии полностью адаптивного аналитика. Такой аналитик выбирает механизмы (для запуска на наборе конфиденциальных данных) и их бюджеты..
