Публикации по теме 'analytics'


Улучшение взаимодействия между специалистами по данным и бизнес-пользователями
Помните, что вы работаете над бизнес-проблемой, а не над научным экспериментом. Часто самая большая проблема в аналитике или науке о данных заключается не в самой работе, а в передаче результатов бизнес-пользователям, которые зачастую сами не имеют никакого технического образования. Эффективное общение может быть более важным, чем сама наука о данных, потому что, если вы не можете заставить своих бизнес-пользователей понять, что вы делаете, вы не сможете завоевать доверие. Люди склонны..
Введение в объяснимый искусственный интеллект (XAI)
Автор: Зейнеп Бетюль Арикан, стажер по науке о данных @Mobiquity . Недавние разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) внедряют новые методы машинного обучения для решения все более сложных задач с более высокой прогностической способностью. Однако эта прогностическая способность сопровождается возрастающей сложностью, что может привести к трудностям при интерпретации этих моделей. Несмотря на то, что эти модели дают очень точные результаты, необходимо объяснение, чтобы..
Инструмент матча MLB
Введение для введения Эта статья и проект были сделаны для финала машинного обучения пару месяцев назад. Там много объяснений бейсбола и того, как работает Statcast — это нужно моему профессору. Проект также является спин-оффом моего питч-грейдера, о котором я писал здесь . Поскольку над этим работали в более короткие сроки, результат оказался скорее доказательством концепции, но все же хотелось поделиться этим и опубликовать в Интернете! Введение За последние десять лет или..
Майнинг общего приложения: часть 1
Индустрия, построенная вокруг приема в колледжи, довольно насыщена - от частных «элитных» преподавателей в Азии до глобальных центров подготовки к тестам, таких как Kaplan, и даже до торговых площадок в стиле TaskRabbit для «консультационных услуг по эссе» (читай: скрытого плагиата). Тем не менее, репетиторы, учителя и консультанты, похоже, еще не взломали код приема. Существует ли вообще волшебная формула? Скорее всего, нет, но в приемных комитетах, скорее всего, существуют правила..
QuantumBlack отправляется в Стокгольм на конференцию ICML
Дидье Вила , руководитель отдела обработки данных в QuantumBlack. Сегодня в Стокгольме стартует Международная конференция по машинному обучению (ICML) . Конференция проводится при поддержке Международного общества машинного обучения (IMLS), и ее участники будут путешествовать со всего мира, чтобы услышать о последних исследованиях в этой области. QuantumBlack вместе с специалистами по обработке данных и инженерами по машинному обучению McKinsey Analytics погрузятся в..
Текущее состояние аналитики больших данных и проблемы
Текущее состояние аналитики больших данных Мы успешно преодолели кривую ажиотажа и в настоящее время приближаемся к реальности. Большие данные и аналитика применяются преимущественно в маркетинге, продажах и повышении операционной эффективности. Мы видим, что большие данные становятся доступными, прошли те времена, когда только крупные предприятия могли использовать большие данные для облачных провайдеров, решающих агрегацию, преобразование и обогащение данных для нишевого сегмента...
Улучшение работы ресторана и удовлетворенности клиентов посредством принятия решений на основе данных
Целью проекта является предоставление владельцам ресторанов технологического решения, которое поможет им принимать обоснованные решения и улучшать свои бизнес-операции. В настоящее время владельцам ресторанов не хватает доступа к комплексной и удобной платформе, которая предоставляет данные и аналитику в режиме реального времени, а существующие решения часто дороги, сложны в использовании и не имеют возможностей настройки. Проект направлен на решение этих проблем и предоставление решения,..