Публикации по теме 'predictive-analytics'
Вовлекайте свою команду, используя искусственный интеллект и машинное обучение
Вовлекайте свою команду, используя искусственный интеллект и машинное обучение
Сегодня мировой рынок труда является жестким и высококонкурентным. Предприятия — частные, некоммерческие, образовательные и общественные — сталкиваются с исторически низким уровнем безработицы и беспрецедентно высоким уровнем добровольных увольнений. Неудивительно, что управление текучестью кадров теперь является HR-метрикой с наивысшим приоритетом. Почему? Потому что, когда сотрудники увольняются, они не..
Типы ансамблевых методов в машинном обучении.
В моей предыдущей статье мы обсуждали различные типы регрессии в машинном обучении. Итак, сегодня я собираюсь сосредоточиться на различных ансамблевых методах в науке о данных.
Одна вещь, которую я испытал в ходе своей карьеры, заключается в том, что при изучении любого навыка становится легче, когда мы пытаемся связать концепции с событиями, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Вспоминать вещи легко, когда у нас есть аналогия из реальной жизни. Поэтому, имея это в..
Делаем машинное обучение таким же простым, как SQL — представляем прогнозную базу данных
Можно ли сделать ИИ радикально более доступным и быстрым в использовании? Как насчет того, чтобы вы могли получить прогнозы, рекомендации и функциональность ИИ с помощью таких запросов:
{
"from": "engagements",
"where": {
"customer": "[email protected]"
},
"recommend": "product",
"goal" : "purchase"
}
В типичной технологической среде очень легко найти приложения для AI/ML. Конечные пользователи привыкли к функциям, управляемым искусственным интеллектом, таким как..
Прогнозная аналитика в бизнесе | ML против системного моделирования
Прогнозная аналитика работает в реальном мире, и мы не понимаем, как именно. Мы включаем свои сотовые телефоны и ожидаем, что они будут работать, не понимая основ. Жмем педаль газа и ждем, что машина поедет. Даже такая простая вещь, как карандаш, может не быть общеизвестной с точки зрения производства.
Если вы не понимаете, как работает предиктивная аналитика, вы никогда не перейдете к новым моделям и парадигмам. Тем не мение. Доктор Филлипп Дизингер и его коллеги из..
Улучшение результатов машинного обучения за счет сосредоточения внимания на кадрах, сроках и целях
Введение
Чтобы создавать успешные решения для машинного обучения, необходимо понимать определенные фундаментальные идеи. В этом сообщении блога мы рассмотрим три ключевых ранних этапа процесса проектирования, на которых менеджеры могут сосредоточиться, чтобы гарантировать успешный результат проекта.
Этот пост предполагает, что читатель уже понимает различия в машинном обучении, такие как контролируемые и неконтролируемые модели, этапы обучения и тестирования, а также общий жизненный..
Как прогнозный анализ может помочь индустрии школьных автобусов?
Прогнозная аналитика, по словам Г. П. Сингха, генерального директора и основателя ByteCurve, — это «практика извлечения информации из существующих наборов данных для определения закономерностей, а затем обновления будущих результатов и тенденций».
Предиктивная аналитика помогает выявлять возможные кризисы и быстро справляться с ними, а также анализировать, почему возникла конкретная проблема. В распоряжении индустрии школьный автобус есть различные базы данных, такие как причины..
4 компонента аналитической модели
Каждый, кто интересуется наукой о данных, должен быть знаком с основными компонентами аналитической модели. В этой статье будут обсуждаться 4 основных компонента аналитической модели, а именно: 1) компонент данных, 2) компонент алгоритма, 3) компонент реального мира и 4) этический компонент.
Знания, полученные на учебных курсах по науке о данных, необходимы для приобретения навыков в Компонентах 1 и 2 (Компонент данных и Компонент алгоритма). Навыки в компонентах 3 и 4 (компонент..
