Публикации по теме 'predictive-analytics'


Как можно применить искусственный интеллект в производстве?
ИИ и машинное обучение дают производителям беспрецедентную возможность резко увеличить производительность и оптимизировать свою цепочку поставок. С появлением Интернета ведущие мировые фабрики оцифровали свои операции. Теперь терабайты данных передаются почти от каждого инструмента в заводских цехах, предоставляя организациям больше информации, чем они знают, что с ней делать. К сожалению, многим компаниям не хватает ресурсов для преобразования этой информации в целях снижения..
Как предприятия используют предиктивную аналитику для преобразования исторических данных в информацию о будущем
Со временем роль данных в современном бизнесе значительно меняется. Независимо от своего размера и характера организации стремятся оптимизировать способы сбора и хранения огромных объемов данных. Чем больше у вас данных, тем больше информации вы можете извлечь. Чем больше информации вы получите, тем больше анализа вы сможете сделать. Анализ больших объемов информации из различных источников может помочь организациям более точно прогнозировать будущее и улучшить навыки принятия..
Размещение этого старого блога от Ayasdi.
Публикация этого старого блога от Ayasdi, День топологии 2015 г. Автор Деви Раманан 26 июня 2015 г. Нам нравится говорить, что у нас есть особый соус, когда дело доходит до использования геометрической формы для анализа сложных наборов данных. Наш секретный ингредиент, топологический анализ данных (TDA), использует алгоритмы машинного обучения в сочетании с топологией для получения ценных сведений. Поскольку Topology является основой нашей компании, три года назад мы начали..
Алгоритм машинного обучения для специалистов по данным
Алгоритмы машинного обучения для специалистов по данным: обзор Предисловие Модели машинного обучения широко используются в различных областях, таких как искусственный интеллект, бизнес, клинические и биологические науки, включая беспилотные автомобили, прогностические модели, прогнозирование заболеваний, секвенирование генома, фильтрацию спама, рекомендации по продуктам, обнаружение мошенничества и распознавание изображений. Он приобрел важность благодаря своим возможностям обработки..
Прогностическая аналитика для хорошего в высшем образовании
Как ReUp использует прогнозное моделирование для улучшения успеваемости учащихся. Прогнозирующее моделирование на благо впервые появилось в Шотландии более 200 лет назад. Фактически, люди использовали вероятностное моделирование для предсказания будущего и информирования о том, как мы действуем в настоящем, с момента зарождения современной статистики в середине 18 века. Одно из первых приложений, Фонд вдов , было создано двумя шотландскими министрами. За счет скромного..
Пример одномерной логистической регрессии (Python)
Двумерный пример Логистическая регрессия - это модель, используемая для прогнозирования «или-или» целевой переменной. Пример, над которым мы будем работать: Целевая переменная: учащийся сдаст или не сдаст экзамен. Независимая переменная: количество часов, потраченных на обучение в неделю. Логистические модели - это, по сути, линейные модели с дополнительным шагом. В логистических моделях линейная регрессия проходит через «сигмовидную функцию», которая сжимает свои выходные..
Аналитика больших данных и услуги бизнес-аналитики
Мы помогаем организациям добывать и извлекать выгоду из больших объемов данных, собранных с веб-сайтов, мобильных приложений и подключенных устройств. Сотрудничайте с нами, чтобы изучить возможные возможности больших данных , чтобы помочь вам разработать основанные на данных и интеллектуальные стратегии, создать успешные маркетинговые кампании и принимать бизнес-решения на основе данных. Бизнес-аналитика Мы используем лучшие инструменты BI, чтобы использовать ваши данные для принятия..