فدیورس شانس ما برای راه اندازی مجدد وب اجتماعی و به دست آوردن کنترل رژیم های اطلاعاتی ما است. بیایید روشن کردن قاعده‌ای مانند «اخبار فقط در فهرست‌ها، نه جدول‌های زمانی» را برای هر کسی بی‌اهمیت جلوه دهیم.
برنامه‌نویسی جفت هوش مصنوعی می‌تواند رویای یک کدنویس یا یک کابوس در حال ساخت باشد. نه توسعه‌دهنده درباره نحوه استفاده از هوش مصنوعی مولد امروزی صحبت می‌کنند.
Aerospike در حال پیوستن به روند ارائه دهندگان پایگاه داده NoSQL است تا به کاربران اجازه دهد داده ها را با ابزارهای محبوب مبتنی بر هوش تجاری و تجزیه و تحلیل مبتنی بر SQL پرس و جو کنند تا به پایگاه مشتری گسترده تری دست یابند.
داشبوردهای Mastodon Steampipe در حال حاضر بدون تصویر هستند و من فکر می‌کنم که اثر آرام‌بخشی دارد. شاید همه رابط های رسانه های اجتماعی باید حالت متنی اختیاری داشته باشند.
در AWS re:Invent 2022، این شرکت همچنین پشتیبانی از AWS Lake Formation را از طریق مجموعه Starburst Enterprise اعلام کرد تا به مشتریان مشترک در پیاده‌سازی معماری مش داده کمک کند.
هیچ پایگاه داده برداری جهانی “بهترین” وجود ندارد – انتخاب بستگی به نیاز شما دارد. ارزیابی مقیاس پذیری، عملکرد، عملکرد و سازگاری با موارد استفاده شما حیاتی است.
نحوه اتصال دو مجموعه داده توسط یک یا چند ستون معمولی را با استفاده از تابع ادغام پایه R، توابع پیوستن dplyr و بسته data.table سریع ببینید.
پلتفرم داده جدید و یکپارچه مایکروسافت آزور قصد دارد فروشگاه یکپارچه شما برای تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین در مقیاس باشد.
پلتفرم ابری مهندسی داده، که به عنوان بخشی از خرید Trifacta در اوایل سال جاری به دست آمد، برای ارائه یک تجربه رابط کاربری بیشتر شبیه به Alteryx به روز شده است.
این استارت‌آپ مستقر در سانفرانسیسکو یک پلتفرم خط لوله داده مبتنی بر SQL منتشر کرده است و ادعا می‌کند که با جداول زنده دیتابریکس، پای به پا خواهد شد.
سرویس پایگاه داده MySQL Oracle که از بارهای کاری ترکیبی تحلیلی، پردازش تراکنش و یادگیری ماشین پشتیبانی می کند، اکنون در خدمات وب آمازون در دسترس است.
یک بسته آزمایشی به روز شده براق و چارچوب جدید براق در کنفرانس این هفته براق ارائه شد.
راه‌حل‌های جدید مدیریت داده و یکپارچه‌سازی با هوش مصنوعی و سیگنال یادگیری ماشینی که کمک می‌کند در راه مقابله با چالش داده‌های سازمانی بالونی باشد.
کسب و کار در زمان واقعی اتفاق می افتد، اما بسیاری از سیستم های تجاری اینطور نیستند. زمان آن رسیده است که پایگاه داده های سرویس گیرنده-سرور، انبارهای داده و فرآیندهای دسته ای را پشت سر بگذارید.
مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند مکالمه‌ها را ادامه دهند، به سؤالات پاسخ دهند، داستان بنویسند، کد منبع تولید کنند و تقریباً از هر توضیحی تصویر و ویدیو ایجاد کنند. در اینجا نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد، نحوه استفاده از آن و اینکه چرا محدودتر از آن چیزی است که فکر می کنید، توضیح داده شده است.
ریزسرویس‌های رویداد محور یک راه عالی برای ارائه داده‌های تاریخی و جدید به همه سیستم‌ها و تیم‌هایی هستند که به آنها نیاز دارند، اما آنها با نیازهای سربار و مدیریت اضافی همراه هستند. از کوچک شروع کنید.
تصمیم گیری مبتنی بر داده از عدم تطابق بین ابزارها، مهارت ها و درک مصرف کنندگان IT و داده در اکثر شرکت ها رنج می برد. در اینجا نحوه پر کردن شکاف آمده است.
بسیاری از بهترین پلتفرم‌ها برای مدیریت، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌های جریان، پروژه‌های منبع باز آپاچی، همراه با پیاده‌سازی تجاری و ابری آن پروژه‌ها هستند.
پلت فرم داده دریاچه و خانه دریاچه میزبان ابر مایکروسافت ابزارهای علوم داده جدیدی را به دست می آورد و مجموعه داده های Power BI را برای Python، R و SparkSQL باز می کند.
Modelops توسعه، آزمایش، استقرار و نظارت بر مدل یادگیری ماشین را بهبود می بخشد. این نکات را دنبال کنید تا خطرات مدل را کنترل کنید و کارایی و سودمندی ابتکارات ML خود را افزایش دهید.
