Обучение по наука за данни, наука за данни – машинно обучение с Python

Blueocean Learning е организация за ИТ консултации, решения и услуги, базирана в Бангалор през последните 2 десетилетия с честотна лента за обучение на корпоративни органи и физически лица във всички нишови технологии. Ние обучаваме организации от всякакъв размер от малки и средни предприятия до глобални корпорации.

НАУКА ЗА ДАННИ:

Нуждата от тяхното съхранение също нарасна, когато светът навлезе в ерата на големите данни. Основният фокус на предприятията беше върху изграждането на рамка и решения за съхранение на данни. когато рамки като Hadoop решиха проблема със съхранението, обработката на тези данни се превърна в предизвикателство. Науката за данни започна да играе жизненоважна роля за решаването на този проблем. Data Science е бъдещето на изкуствения интелект, тъй като може да добави стойност към вашия бизнес.

Целта да се открият скрити модели от необработените данни, Data Science има комбинация от различни инструменти, алгоритми и принципи на машинно обучение. Курсът по наука за данни обяснява как да обработваме историята на данните. Data Science извършва анализа, като използва усъвършенствани алгоритми за машинно обучение, за да идентифицира настъпването на конкретно събитие. Науката за данни разглежда данните от много ъгли, понякога ъгли, които не са били известни по-рано. Data Science се използва за вземане на решения и прогнози с помощта на предсказващ причинно-следствен анализ, предписващ анализ и машинно обучение.

• Предсказуем причинно-следствен анализ – Този модел се използва за прогнозиране на възможностите за настъпване на определено събитие в бъдеще, да речем, ако предоставяте пари на кредит, тогава въпросът за клиентите, извършващи бъдещи кредитни плащания навреме, е проблем за вас. Можем да изградим модел за прогнозиране дали бъдещите плащания ще бъдат навреме или не, като използваме историята на клиента.

• Предписващ анализ: Това е модел, който притежава интелигентността и способността да взема собствени решения с динамични параметри.

можем да изпълняваме алгоритми върху данни, за да внесем интелигентност в тях. С помощта на модела на предписващ анализ можете да позволите на вашия автомобил да взема решения като кога да завие, кой път да поеме, кога да намали или да ускори.

• Машинно обучение за правене на прогнози – Можете да изградите модел за определяне на бъдещата тенденция на финансова компания, използвайки транзакциите съгласно парадигмата на контролирано обучение. модел за откриване на измами може да бъде обучен, като се използва исторически запис на измамни покупки чрез обучение на вашите машини.

• Машинно обучение за откриване на шаблони – Това е неконтролираният модел, при който нямате предварително дефинирани етикети за групиране. Най-често срещаният модел е групиране. За да създадем мрежа чрез поставяне на кули в даден регион, можем да използваме техниката на клъстериране, за да намерим онези местоположения на кулите, които ще гарантират, че всички потребители получават оптимална сила на сигнала.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert