Статьи по теме predictive-analytics

Публикации по теме 'predictive-analytics'

Проекты Калифорнийского университета в Беркли по науке о данных — весна 2022 г.

Всем хорошего воскресенья. Не могу поверить, что это май. Май — это своего рода новое начало по многим причинам. Квартал некоторых стартапов SaaS заканчивается в апреле, поэтому май — это новое начало для достижения очередного набора вех. Начало мая также хорошее время, чтобы подумать о том, что было хорошо или не очень в первые четыре месяца года, и перезапустить/перезапустить/продолжить удачную серию. На личном фронте я знаю, что этот май требует больше бега, потому что я должен..

Кто на драфте? Прогнозирование выбора квотербека НФЛ

Можно ли использовать модели машинного обучения для прогнозирования того, будет ли какой-либо данный колледж QB составлен? Автор: Харрисон Холл tl;dr — вот копия моего плаката, на котором я представлял этот проект в Школе информации Мичиганского университета (UMSI) Project Showcase осенью 2021 года. Абстрактный Ни один защитник (QB) в студенческом футболе не уверен в том, будет ли он выбран для игры в Национальной футбольной лиге (NFL). Исторические модели драфта должны..

Оптимизируйте производительность вашего оборудования: полное руководство по диагностическому обслуживанию с помощью Python»

Прогностическое обслуживание с помощью Python Профилактическое обслуживание — это метод, используемый для прогнозирования необходимости обслуживания части оборудования, что позволяет проводить техническое обслуживание до того, как оборудование выйдет из строя. Этот метод может помочь предприятиям сократить время простоя, минимизировать затраты на ремонт и повысить общую эффективность. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как выполнять профилактическое обслуживание с помощью Python, в..

Уменьшение размеров с помощью PCA для всех

Краткое введение Цель-: Цель этой статьи — объяснить уменьшение размеров как полезный метод предварительной обработки перед подгонкой к модели и показать рабочий процесс в Python. Случай использования – Иногда при построении прогностической модели вы можете столкнуться с наборами данных с большим количеством столбцов/функций, также известных как измерения. Выяснение того, какие столбцы обладают наибольшей прогностической силой, в этих обстоятельствах может быть затруднено. Вот где..

Предиктивный анализ против машинного обучения | Системы ХДата

Предиктивная аналитика может предсказывать поведение населения, анализируя закономерности, которые оно генерирует с течением времени. Машинное обучение — это тип предиктивной аналитики, который использует алгоритмы для изучения данных и создания прогнозов на основе того, что известно о подобных ситуациях в прошлом. Оба эти метода представляют собой способы использования больших объемов данных, в чем и заключается сходство, но они используются для разных целей и могут выполнять несколько..

Машинное обучение в общественном здравоохранении: путь пациента

Данные для перемен Машинное обучение в общественном здравоохранении: путь пациента Использование достижений в области технологий и науки о данных для ощутимого улучшения результатов общественного здравоохранения для людей из групп риска в странах с низким и средним уровнем дохода. Сегодня машинное обучение — одна из самых горячих тем в сфере медицинских технологий — практически в любой области. В этом посте мы рассмотрим гораздо менее традиционное применение науки о данных 21-го..

Альтернативные источники данных и информационные преимущества с помощью парсинга веб-страниц и машинного обучения

Меня всегда восхищала концепция информационного преимущества , особенно в мире финансов. Когда обычные экономические данные, изучаемые в учебниках, являются статус-кво, инвесторы (в основном хедж-фонды) ищут альтернативные источники данных , чтобы получить преимущество над своими конкурентами. Примеры этих альтернативных источников данных убедительны и кажутся бесконечными: Швейцарская инвестиционная компания UBS Investment Research использует спутниковые снимки для оценки..