Публикации по теме 'big-data'


Машинное обучение: прошлое, настоящее и будущее
Когда большинство людей думают о машинном обучении или ИИ, они негативно относятся к этому термину. Они думают либо о роботах, отнимающих работу у людей, либо о Скайнете или HAL 9000, зловещих существах-стражах, готовых захватить мир. На самом деле мы каждый день используем машинное обучение с нашими телефонами и их умными помощниками Siri и Cortana или умными автомобилями, которые анализируют окружение. Даже когда мы просматриваем веб-страницы, мы сталкиваемся с рекламой, основанной..
Цифровые драгнеты: как нас оценивают алгоритмы
Введение Алгоритмы все больше регулируют людей, усиливая неравенство, при этом все время выдавая себя за нейтральные математические инструменты. Алгоритмическая власть без подотчетности угрожает демократии. Алгоритмы молчаливо формируют и контролируют наши судьбы — миф о том, что, поскольку эти алгоритмы реализованы в неэмоциональных машинах, они не увековечивают предвзятость и не автоматизируют статус-кво. Как мнения, встроенные в код , они систематизируют прошлое, искажая правду...
Искусство ИИ
Искусственный интеллект, или ИИ, — одна из самых захватывающих и быстро развивающихся технологий нашего времени. Он может произвести революцию в бесчисленных отраслях и изменить то, как мы живем и работаем. В этом блоге мы рассмотрим, что такое ИИ, как он работает и как он используется сегодня. Что такое ИИ? ИИ — это область компьютерных наук, которая фокусируется на создании интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, для выполнения которых обычно требуется человеческий..
Рекомендация блога с моделями нейронных сетей
Введение Это третья часть серии из трех частей, в которой показано, как создать механизм поиска и рекомендаций в реальном времени, используя Механизм обслуживания больших данных Vespa с открытым исходным кодом. Часть 1 подробно описала создание базовой поисковой системы по блогам, а часть 2 расширила ее с помощью простой модели рекомендаций с машинным обучением. Основная цель этого поста - показать, как развертывать модели нейронных сетей в Vespa с помощью нашей Tensor..
Как климатическая информация Meteum помогает предприятиям адаптироваться к климатическим рискам
Это Илья Дриго, ведущий метеоролог Метеум . Как поставщик данных о погоде, ориентированный на бизнес, мы понимаем, какое влияние климатические риски могут оказать на деятельность, финансы и репутацию компании. Сбои в цепочке поставок, материальный ущерб и изменения потребительского спроса могут привести к увеличению затрат и ответственности. Именно здесь у консалтинговых фирм есть уникальная возможность вмешаться и предоставить ценную информацию о погоде и климате своим клиентам. А..
Малые и широкие данные важны и актуальны: подходит ли к концу эра больших данных?
Читая греческую философию или слушая песни по радио, нам часто напоминают, что единственное, что остается неизменным, это то, что все меняется. В сфере исследований и аналитики одним из наиболее важных изменений, влияющих в настоящее время на отдельных лиц, корпорации и даже на политику, является смещение акцента с концепции и возможностей больших данных. Если эра больших данных подходит к концу, что приходит на смену такой мощной и влиятельной практике? Учитывая экспоненциальный рост..
Управление запасами в розничной торговле с помощью машинного обучения
Управление запасами ожидает продаж в ближайшие дни и сезон, чтобы увеличить или уменьшить товарные запасы. Он также управляет складскими помещениями в ожидании будущего спроса. Прогнозы делаются на основе предшествующих данных, новых тенденций, текущих потребностей потребителей, налогов, тарифов и многих других. Люди повторяют модели покупок до тех пор, пока их приоритеты не изменятся из-за некоторых политических или экономических событий, таких как рецессия, увольнения, замена рабочих..