Synthetic Data Metrics یک کتابخانه پایتون منبع باز برای ارزیابی داده های جدولی مدل-آگنوستیک با قرار دادن مجموعه داده های تولید شده توسط ماشین در برابر مجموعه داده های واقعی است.
بیاموزید که چگونه از JavaScript قابل مشاهده و کتابخانه Observable Plot بهترین استفاده را ببرید، از جمله راهنمای گام به گام هشت وظیفه اصلی تجسم داده در Plot.
توانایی استخراج مقادیر زیادی از داده ها برای مطالعه نحوه عملکرد کاربران، مزایای تجاری طولانی مدت و فرصت های کاهش ریسک را ارائه می دهد.
یک رویکرد ساده‌تر – داده‌های خوب، پرسش‌های SQL، دستورات if/then- اغلب کار را انجام می‌دهد.
ابزارهای هوش مصنوعی معرفی شده در .conf2023 این شرکت عبارتند از Splunk AI Assistant، Splunk Machine Learning Toolkit 5.4، Splunk App for Anomaly Detection و Splunk App for Data Science and Deep Learning 5.1.
تلاش علم داده، چابکی را کاهش می‌دهد و از افزایش کارآمد و پایدار تلاش‌های علم داده توسط سازمان‌ها جلوگیری می‌کند. در اینجا نحوه جلوگیری از آن آمده است.
انتقال علم داده به سمت تولید شباهت های زیادی با بکارگیری یک برنامه کاربردی دارد. اما تفاوت های کلیدی وجود دارد که نباید آنها را نادیده گرفت.
ChatGPT و دیگر مدل‌های زبان بزرگ چه چیزی مدیون سازندگان انسانی هستند که اطلاعاتی را که بر اساس آنها آموزش می‌دهند ارائه می‌کنند؟ اگر سازندگان اطلاعات آماری خود را در دسترس عموم قرار ندهند، چه؟
در جایی که داده های واقعی غیراخلاقی است، در دسترس نیست یا وجود ندارد، مجموعه داده های مصنوعی می توانند کمیت و تنوع مورد نیاز را فراهم کنند.
یادگیری ماشینی از الگوریتم‌هایی برای تبدیل یک مجموعه داده به مدلی استفاده می‌کند که می‌تواند الگوها را شناسایی کند یا از داده‌های جدید پیش‌بینی کند. اینکه کدام الگوریتم بهتر عمل می کند به مشکل بستگی دارد.
سیستم‌های هوش مصنوعی هنوز به بلوغ و توانایی کافی برای عملکرد مستقل نرسیده‌اند، اما همچنان می‌توانند با کمک انسان معجزه کنند. فقط به چند نرده محافظ نیاز داریم.
تحلیلگران کسب و کار با محدودیت های ابزار BI مواجه هستند و به دنبال راه هایی برای انجام تجزیه و تحلیل های پیشرفته تر هستند. پایتون راه رو به جلو است.
پایتون ابزارهای محاسباتی علمی فراوانی دارد، پس چگونه تصمیم می گیرید کدام یک برای شما مناسب است؟ این کتاب سر و صدا را کاهش می دهد تا به شما در ارائه نتایج کمک کند.
از آنجایی که سازمان‌ها در سراسر جهان تقریباً در هر صنعت از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، تقاضا برای مهندسان یادگیری ماشین در حال افزایش است.
مقامات RStudio می گویند که R را کنار نمی گذارند بلکه به دنبال گسترش مدل منبع باز خود هستند.
پایتون ممکن است گزینه دوم برای R باشد، اما محبوبیت و سهولت استفاده آن، آن را در علم داده تسلط می‌بخشد.
PipelineDP اجازه می دهد تا مجموعه داده های حاوی اطلاعات شخصی را به گونه ای جمع آوری کنند که حریم خصوصی افراد حفظ شود.
برای موفقیت تیم های علم داده، رهبران کسب و کار باید اهمیت Mlops، modelops و چرخه زندگی یادگیری ماشین را درک کنند. این قیاس ها و مثال ها را امتحان کنید تا اصطلاحات را از بین ببرید.
علم داده در حال حاضر یک عنصر حیاتی از یک کسب و کار موفق است. خیلی زود بخشی از هر برنامه کاربردی خواهد بود و هوش مصنوعی در هر گردش کار تراکنش تعبیه خواهد شد.
NumPy به سریع بودن معروف است، اما همیشه جایی برای بهبود وجود دارد. در اینجا نحوه استفاده از Cython برای تکرار روی آرایه های NumPy با سرعت C آورده شده است.
