Статьи по теме big-data

Публикации по теме 'big-data'

Использование fastText и Comet.ml для классификации отношений в графах знаний

TL; DR: в этом посте мы рассмотрим, как простая модель fastText учится представлять сущности в подмножестве графа знаний FB15K, классифицируя отношения между парами сущностей на графе. Автор: Друв Наир Все большее количество решений для машинного обучения, и компании используют данные графов знаний для работы в отраслях, требующих глубоких знаний в предметной области. Фактически, графы знаний лежат в основе возможностей естественного языка в Alexa, Siri, Cortana и Google Now. Наши..

dbt в реальном времени + trino, файлы cookie, данные Top50; ThDPTh #66

Меня зовут Свен, и сегодня четверг, посвященный трем точкам данных. Электронная почта, которая поможет вам понять и сформировать то, что будет движущей силой будущего: данные. Я также пишу часть книги о сетке данных . Время на чтение этого информационного бюллетеня: 6 минут. Еще одна неделя самородков данных: - Определены первые 50 компаний по данным – Данные в режиме реального времени становятся все более важными

Я поймал себя на том, что несколько раз перечитывал этот отрывок.

Я поймал себя на том, что несколько раз перечитывал этот отрывок. Я думаю, что сложно судить о том, является ли наука о данных или качество узким местом, так это то, что единственный способ делать выводы — это смотреть на результаты. Без результатов любого анализа данных нельзя сказать, что у нас не было правильных алгоритмов или что нашим данным не хватало количества и качества. В конечном счете, цель науки о данных — генерировать идеи. Проблема в том, что отдельные идеи подобны..

Машинное обучение и анализ данных в розничной торговле и электронной коммерции

Чтобы получить максимальную отдачу от огромного объема данных, генерируемых даже умеренными розничными операциями, необходимо превратить информацию в мудрость в соответствии с пирамидой данных-информации-знаний (DIKW). Многие организации застревают на нижних ступенях этой лестницы, сосредотачиваясь на бесконечном цикле отчетов и презентаций, созданных людьми. Самый быстрый и эффективный способ перейти от необработанных данных к мудрости — включить машинное обучение в рабочий процесс..

Spark Project Lightspeed — Следующее поколение потокового движка Spark.

28 июня 2022 г. в сотрудничестве с сообществом Spark компания Databricks анонсировала Project Lightspeed , новое поколение потокового движка Spark. По мере увеличения разнообразия приложений, переходящих на потоковую передачу данных, появились новые требования для поддержки наиболее востребованных рабочих нагрузок данных для Lakehouse, потоковой передачи данных. Структурированная потоковая передача Spark получила широкое распространение с первых дней потоковой передачи благодаря..

Хорошо написанные и очень полезные рекомендации по стратегии. Отличные примеры.

Наука о данных и машинное обучение

Наука о данных связана с интеллектуальным анализом данных , машинным обучением и большими данными . Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных , включающий методы на стыке машинного обучения , статистики и систем баз данных . Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту, как подмножество искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения строят..