| | Технологии анализа данных | | | Последние обсуждения на сайте | Алгоритм ближайшего соседа | | Здравствуйте! Хотелось бы задать вопрос по поводу второго рисунка(Диаграмма размещения классов). Есть ли какое-то правило, по которому размещаются классы. Т.е. почему они располагаются именно так? Почему ,например, цветок один ни имеет координаты (7;2). И почему классы ирисов изначально... | | | | | Это интересно | | 2 октября 2017 | | Культура анализа данных в эру машинного обучения | | Машинное обучение многим представляется чуть ли не магией: придут большие данные и улучшат твой бизнес. Ничего подобного. Без компетентных специалистов, которые глубоко понимают одновременно и бизнес-процессы, и методы анализа данных, ничего не получится. | | 28 сентября 2017 | | Как много банки знают о своих клиентах и не опасно ли это? | | Лет двадцать тому назад шарлатаны активно рекламировали услуги по «чтению ауры» и расшифровке биополя человека. С наступлением цифровой эры человек сам создал себе аналог ауры, по которой можно узнать не меньше, а то и больше, чем иной «расшифровщик биополя». | | 25 сентября 2017 | | Достижения в глубоком обучении за последний год | | В своей статье Тянтов Эдуард из Mail.Ru Group рассказывает, что интересного произошло в мире машинного обучения за последний год (в основном в Deep Learning), останавливаясь на самых, на его взгляд, зрелищных и/или значимых достижениях. | | 21 сентября 2017 | | Как обучали приложение Яндекс.Такси предсказывать пункт назначения | | На днях выпущено новое приложение Яндекс.Такси для iOS. В обновленном интерфейсе один из акцентов сделан на выбор конечной точки маршрута («точки Б»). Но новая версия – это не просто новый UI. К запуску обновления существенно переработана технология прогнозирования пункта назначения. | | 18 сентября 2017 | | Почему алгоритмы машинного обучения начинают ошибаться | | Мы часто слышим о том, как очередной сложный алгоритм искусственного интеллекта начал ошибаться или стал следовать предрассудкам, которым машины не должны быть подвержены. Почему так происходит? В истоках проблемы разбиралась cпециалист по работе с данными Ребекка Нджери (Rebecca Njeri) из Сиэтла. | | 13 сентября 2017 | | Машинное обучение: от Ирисов до Телекома | | Мобильные операторы, предоставляя разнообразные сервисы, накапливают огромное количество статистических данных. Вопрос: как в этих Больших Данных (Big Data) выявить максимум полезной информации? В этой статье на примере Ирисов Фишера мы пройдем весь путь начального обучения, а далее применим полученное понимание к реальным данным оператора связи. | | 8 сентября 2017 | | Мы постоянно принимаем участие в таких тестах, сами того не осознавая | | Cейчас существует множество способов получить нужную информацию, и нет необходимости полагаться на свои инстинкты. A/B-тестирование — один из самых распространенных методов принятия решений на основе анализа данных, особенно в ситуациях, когда дело касается интернета. | | | | | Мы в социальных сетях и сервисах: | | | | © 2017 BaseGroup Labs, ООО «Аналитические технологии» | | basegroup.ru | | | | |
Комментариев нет:
Отправить комментарий