пятница, 4 августа 2017 г.

Технологии анализа данных

  
  
Технологии анализа данных Facebook ВКонтакте Twitter Youtube Slideshare

Технологии анализа данных

Мероприятия
IV межвузовская конференция преподавателей

Компания BaseGroup Labs и кафедра экономической кибернетики Российского государственного аграрного университета – МСХА имени К.А. Тимирязева (г. Москва) 27-28 июня 2017 г. провели конференцию преподавателей, посвященную использованию аналитической платформы Loginom (Deductor) в учебном процессе...

4 июля 2017
 
Последние вопросы на форуме
Практика анализа, Методология
Оценка вероятности событя нейросетью дедуктора, возможна-ли?

Такая задачка: есть бинарные входы и есть бинарный-же выход, а данные по природе своей несколько противоречивы, и на выходе мне хотелось-бы получить вероятность события, как в логистической регрессии... Логистическую регрессию использовать не могу, тк задача линейно разделима лишь отчасти априори...

CastIng

28 июня 2017

0 комментариев

Последние обсуждения на сайте

Объединение событий по пересечению времени на примере лога звонков

Если интересует механизм решения указанной задачи в Deductor, то готового обработчика для этой задачи в системе нет. Всю логику будет необходимо реализовывать самостоятельно, что сделать средствами Dedcutor будет достаточно сложно и проблематично, гораздо удобнее эту задачу реализовать на одном из...

smaximov

27 июля 2017

Метод сопряженных градиентов — математический аппарат

Здравствуйте, постараюсь ответить на ваши вопросы. 1. Сколько вижу описание этого метода, никто и никогда не пишет как же найти градиент в точке. Вопрос применения методов численного дифференцирования функций, в частности, для нахождения градиента функции в точке, — вопрос обширный и выходящий за...

Andrey.Muntanion

6 июня 2017

Прогнозирование

Добрый день, Юрий! Исходные данные: Временной ряд продаж, мне нужно сделать декомпозицию ряда и прогноз на 10 точек Декмопозицию сделал, а вот прогноз строить не получается. у меня в узле декомпозици и следующий уровень узла прогнозирование, в мастере обработки - прогнозирование нет столбцов - пусто

Денис Асалханов

31 мая 2017

Это интересно

2 августа 2017

Роскомнадзор запретил сбор данных пользователей «ВКонтакте»

Роскомнадзор запретил сторонним компаниям собирать открытую персональную информацию пользователей «ВКонтакте». Об этом говорится в разъяснении надзорного ведомства, направленном в адрес фирмы, собирающей такие данные. В пресс-службе Роскомнадзора «Известиям» подтвердили эту позицию.

24 июля 2017

Gartner: «Хайп вокруг ИИ идет во вред технологии и потребителям»

К 2020 году искусственный интеллект будет присутствовать почти в каждой новой программе или услуге, считают аналитики агентства Gartner, однако шумиха вокруг ИИ может создать бизнесу проблемы.

19 июля 2017

Яндекс открывает технологию машинного обучения CatBoost

Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.

18 июля 2017

Возможно ли создать новые лекарства путем их компьютерного моделирования

По сравнению с методом высокопроизводительного скрининга компьютерное моделирование экономит фармацевтической компании десятки миллионов долларов за счет своевременного отказа от «бесперспективных» веществ. Традиционно считается, что на разработку и запуск в производство нового препарата требуется порядка 7-10 лет, а инвестиции на его создание достигают $2 млрд.

17 июля 2017

Статистика и котики: Самая дружелюбная книга об анализе данных

N+1 начинает серию публикаций о книгах, вошедших в лонг-лист премии научно-популярной литературы «Просветитель» 2017 года. В первой статье Владимир Савельев рассказывает о сложных статистических методах максимально простым языком — буквально на котиках.

4 июля 2017

Как сосчитать и напоить каждое дерево в городе

Главное преимущество «умного» города перед городом обычным в том, что каждый объект в «умном» городском пространстве производит информацию — и это позволяет контролировать даже самые мелкие мелочи, которые наверняка остались бы без внимания в ином случае. Например, вести счёт каждому отдельному деревцу и следить за его состоянием.

3 июля 2017

Пример Harley-Davidson: как искусственный интеллект увеличил число покупателей в 29 раз

Руководитель нью-йоркского дилерского центра Harley-Davidson Асаф Якоби считал, что только 2% жителей Нью-Йорка — его потенциальные клиенты. Но автоматизированная маркетинговая платформа выяснила, что объем целевой аудитории значительно больше, и начала находить покупателей, о существовании которых Якоби даже не догадывался.

30 июня 2017

Социальные сети в России, лето 2017: цифры и тренды

Компания Brand Analytics представила данные регулярного исследования активной аудитории социальных сетей в России за май 2017 года. В исследование включены данные по социальным сетям ВКонтакте, Facebook, Instagram, Twitter, МойМир и LiveJournal.

26 июня 2017

Аграрии ставят на Big Data

По данным J'son & Partners Consulting, Интернет Вещей и сквозная автоматизация производственных и бизнес-процессов в аграрной отрасли России позволит не только повысить производительность труда сотрудников в несколько раз, но и снизить цены на продукты питания. Причем цены также будут уменьшать в разы, а качество товаров вырастет.

23 июня 2017

По цепочке: как работают современные программы лояльности

Лояльность с рациональной точки зрения — это цепочка последовательных покупок с возможностью прогнозировать поведение покупателя, влиять на него, повышая тем самым продажи и увеличивая прибыль компании. Но не все программы лояльности справляются с перечисленными задачами эффективно.

21 июня 2017

Россия выделила $47,6 млрд на исследования в области ИИ в 2015 году

Вместе крупнейшие IT компании выделяют на научно-исследовательские работы больше денег, чем целые страны. Например, в 2015 году восьмерка техногигантов инвестировала в НИОКР $58,2 миллиарда, а Россия — только $47,6 миллиарда.

19 июня 2017

Типичные распределения вероятности: шпаргалка data scientist-а

Существуют сотни различных распределений, некоторые из которых на слух звучат как чудовища средневековых легенд, типа Muth или Lomax. Тем не менее, на практике более-менее часто используются около 15. Каковы они, и какие умные фразы о них требуется запомнить?

16 июня 2017

AgeHack - конкурс по предсказанию сердечно-сосудистых заболеваний

Первый в Евразии чемпионат, в рамках которого участники используют технологии машинного обучения для поиска решений, обеспечивающих здоровье и долголетие. Никаких логов, самые настоящие клинические данные, скрупулезно собранные в медицинских учреждениях. 100 тысяч анонимизированных клинических анализов.

15 июня 2017

Пузырь вокруг искусственного интеллекта уже надулся

Сумит Чинтала, ведущий исследователь Facebook AI Research (FAIR) — подразделения Facebook по исследованиям искусственного интеллекта. В эксклюзивном интервью Inc. он рассказал, как «умные» чатботы заботятся о клиентах, как надувается технологический пузырь вокруг искусственного интеллекта и почему мозг нельзя связать с компьютером прямо сейчас.

5 июня 2017

Студия Артемия Лебедева и нейронные сети

На сайте студии опубликован процесс разработки «Колора» - инструмента для раскрашивания черно-белых фотографий. Для каждого пикселя исходной картинки программа анализирует окружающую его область и пытается найти максимально похожий на нее образец из базы. В среднем на обработку одного изображения алгоритм тратит около тридцати секунд.

2 июня 2017

«Магнит» решил заняться программой лояльности

Крупные продовольственные ритейлеры еще несколько лет назад говорили, что формат дискаунтера с низкими ценами не подразумевает программ лояльности и скидок. А сейчас практически все пересмотрели подход, высокая конкуренция заставляет даже дискаунтеров бороться за покупателя.

1 июня 2017

Почему увлечение машинным обучением может привести к провалу?

Сегодня искусственный интеллект – горячая тема для обсуждения. В борьбе за место под солнцем многие компании заявляют о его внедрении в свои бизнес-процессы, однако, большинство таких попыток не увенчаются успехом. Дело не в том, что искусственный интеллект — это не более чем фикция, а в том, что компании неправильно подходят к вопросу о переходе на соответствующие технологии, причем подобную ошибку они совершают уже не в первый раз.

 
Мы в социальных сетях и сервисах:
Facebook ВКонтакте Twitter Youtube Slideshare
© 2017 BaseGroup Labs, ООО «Аналитические технологии»
basegroup.ru
Если выпуск не отображается, вы можете прочесть его на сайте

Это сообщение было отправлено на overkingss.vlvl@blogger.com потому, что вы подписались на рассылку comp.soft.basegroup на subscribe.ru.
Чтобы гарантировать получение писем от нас — добавьте наш адрес в адресную книгу.

Вы можете отказаться от получения писем.

Архив рассылки Поддержка подписчиков

Комментариев нет:

Отправить комментарий