Статьи по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Как предприятия могут использовать технологии машинного обучения, чтобы оставаться на шаг впереди

‍В современном мире быстро меняющихся технологий предприятия должны идти в ногу со временем, чтобы оставаться конкурентоспособными. Один из способов сделать это — использовать технологии машинного обучения для автоматизации процессов, улучшения качества обслуживания клиентов и получения ценной информации из данных. Приложения машинного обучения могут помочь компаниям принимать более взвешенные решения, оптимизировать операции и лучше понимать потребности клиентов. Воспользовавшись этой..

Лучшее из лучших исследований по методам кластеризации, часть 3 (интеллектуальный анализ данных)

Интерпретация глубоких вложений для кластеризации прогрессирования заболевания (arXiv) Автор: Анна Муньос-Фарре , Антониос Пулакакис-Дактилидис , Дилини Махеша Коталавала , Андреа Родригес-Мартинес . Аннотация: Мы предлагаем новый подход к интерпретации глубоких вложений в контексте кластеризации пациентов. Мы оцениваем наш подход на наборе данных об участниках с диабетом 2 типа из Британского биобанка и демонстрируем клинически значимое понимание моделей прогрессирования..

Я потерял работу из-за ChatGPT

Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка произвело революцию в различных отраслях, включая обслуживание клиентов, создание контента и даже сферы занятости. По мере того, как языковые модели на основе ИИ, такие как ChatGPT, продолжают совершенствоваться, они становятся все более способными выполнять задачи, которые когда-то были исключительными для людей. Хотя этот технический прогресс открывает захватывающие возможности, он также вызывает опасения..

Последовательное принятие решений в рекомендациях

СОБЫТИЯ РАЗГОВОРЫ Последовательное принятие решений в рекомендациях Джая Кавале | TMLS2019 О спикере Джая Кавале, старший научный сотрудник Netflix, занимается проблемами, связанными с рекомендациями на домашней странице Netflix. До Netflix она работала с Adobe Research Labs и Yahoo! Исследовательская работа. Она защитила докторскую диссертацию в Университете Миннесоты, и ее диссертация была удостоена награды «Исследования в науке посредством вычислений», представленной на..

R-уровень в понимании, скрытом в ваших данных: всестороннее руководство по исследовательскому анализу данных в R

Исследовательский анализ данных (EDA) является важным шагом в процессе анализа данных, который включает в себя понимание и обобщение характеристик набора данных. В этом блоге мы рассмотрим, как выполнять EDA в R, мощном языке программирования для статистического анализа и визуализации данных.

Учебное пособие по проекту Data Science: как создать рекомендательную систему, чтобы подсказывать, что надеть на пробежку

Я бегун . Я живу в Чикаго, поэтому у нас есть все четыре времени года, иногда в течение одной недели. Я ненавижу беговую дорожку и предпочитаю как можно больше бегать на свежем воздухе. Да, это я выше, бегу на 5 км, когда было 3°F.

Последние разработки в области социальных сетей часть 2 (искусственный интеллект)

Сеть внимания с гиперболическим графиком с учетом времени для рекомендаций на основе сеансов (arXiv) Автор: Сяохань Ли , Юцин Лю , Чжэн Лю , Филип С. Ю Вывод: рекомендация на основе сеанса (SBR) предназначена для прогнозирования следующих заинтересовавших пользователей элементов на основе их предыдущих сеансов просмотра. Существующие методы моделируют сеансы в виде графиков или последовательностей для оценки интересов пользователей на основе элементов, с которыми они..