Благодаря аналитике данных продукты компаний становятся более персонализированными, что позволяет увеличить вовлеченность и повысить продажи. Как изменился рынок Data science в. a program called Science Partner Journals. Artificial Intelligence News — Science Daily. These applicant institutions are getting accredited by the Data Science Council of America (DASCA), the world’s largest vendor-neutral Data Science certification body. Embark on a data-driven journey with SDSC's inspiring projects. Explore the world of data science through our diverse projects.
TOP 25 Artificial Intelligence and Big Data News Publications
AI startup Hugging Face offers a wide range of data science hosting and development tools, including a GitHub-like portal for AI code repositories, models and datasets, as well as web dashboards to. Изучайте науку о данных онлайн. В Медиа Нетологии рассказываем, как ИИ взламывает пароли, превращает картинку в музыку, оживляет динозавров, пишет тексты и работает в промышленности. These applicant institutions are getting accredited by the Data Science Council of America (DASCA), the world’s largest vendor-neutral Data Science certification body. Data science and machine learning are used in a wide range of applications, including: Predictive analytics: Using data to make predictions about future events or outcomes. a program called Science Partner Journals.
Subscribe to our blog updates
- Кому точно будет интересно
- Что такое Data Science
- Telegram-каналы и чаты по Data Science
- Ваш проводник в мире анализа данных
- #Datascience
- Недавние комментарии
data science
Data Science news, articles and opinions to take your knowledge to the next level. Tune in every week for fresh content on Data Science. В данном разделе вы найдете много статей и новостей по теме «data science». Все статьи перед публикацией проверяются, а новости публикуются только на основе статей из. We find real world questions where data science can have positive social impact, then run online modeling competitions for data scientists to develop the best models to solve them. These applicant institutions are getting accredited by the Data Science Council of America (DASCA), the world’s largest vendor-neutral Data Science certification body. Embark on a data-driven journey with SDSC's inspiring projects. Explore the world of data science through our diverse projects.
A huge list of AI/ML news sources
Самое большое сообщество Data Science на русском языке. — обучающие материалы — последние новости из мира DS — обзоры компаний, подборки вакансий и многое другое. Data-Driven Creativity: Enhancing Video Content through Data Science, The Role of AI in Unstructured Data Mining: Challenges and Opportunities, Model Evaluation Metrics in Machine Learning. Канал автора «Новости Data Science» в Дзен: Новости со всего мира о Data Science Тренды Data Science Последние достижения ИИ Юмор. In the field, we see fast evolutions and new advances, especially in artificial intelligence and machine learning. Here, we look at the five biggest data science trends for 2023. Discover the latest Data Science development news, repositories, and conferences at Hackertab. Latest Data Science articles. Using Deno with Jupyter Notebook to build a data dashboard. Statisticians from the National University of Singapore (NUS) have introduced a new technique that accurately describes high-dimensional data using lower-dimensional smooth structures.
Спасти людей из рабства и защитить редких животных. Как Data Science помогает улучшить мир
Доступ ко всем обучающим материалам остается навсегда. Онлайн магистратура "Науки о Данных" от Skillfactory. Магистерская программа МФТИ в онлайн-формате адресована бакалаврам и специалистам любых направлений, в том числе программистам и начинающим дата-сайентистам. Обучение рассчитано на 2 года, за которые студенты освоят продвинутое программирование на Python, математику и алгоритмы для Machine Learning, инжиниринг, изучат модели современного машинного обучения, инструменты Big Data. Специалист по Data Science от Skillfactory. Годовое обучение для новичков в IT, начинающих и практикующих программистов.
Под руководством преподавателей МИФИ и IT-экспертов вы освоите инструменты Python, научитесь проводить анализ и предобработку с помощью библиотек Seaborn, Pandas, Matplotlib, сможете использовать методы линейной алгебры, математического анализа, статистики и теории вероятности, применять алгоритмы для рекомендательных систем, работать с GitHub и Kaggle, создавать с помощью машинного обучения модели для решения Data Science задач. Образовательная программа для тех, кто хочет хочет освоить новую профессию с нуля за 5 месяцев. Ежедневные занятия с экспертами в области Data Science, активная практика, выполнение проектов. Занимаясь от 40 часов неделю, вы быстро освоите инструменты, научитесь анализировать большие объемы информации, разрабатывать модели и применять машинное обучение для выявления закономерности и прогнозирования. Data Scientist с нуля от Бруноям.
Интенсивные уроки помогут за 8 месяцев освоить все необходимые методы, инструменты и технологии. Смотрите вебинары, выполняйте практические задания и проекты. Data Science проекты от New Professions Lab. Видеозаписи занятий, тесты и сертификация для специалистов по Data Science, продакт- и проджект-менеджеров. Онлайн-тренинг для начинающих специалистов в области маркетинга, digital-специалистов, интернет-маркетологов, руководителей маркетинговых отделов, владельцев бизнеса.
Видеолекции помогут разобраться, как повысить эффективность бизнеса. Участники рассмотрят метрики для маркетинговых решений, научатся повышать коэффициент возврата инвестиций и пожизненную ценность клиента, внедрять Data Science в своей компании. Интенсивная трехдневная программа предназначена для изучения служб Azure в рамках подготовки к сертификационному экзамену Microsoft DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure. Адресована слушателям, знакомых с Python и системами машинного обучения. По окончании обучения выпускники смогут использовать инструменты и писать код с Azure Machine Learning, тренировать модели с помощью Azure ML Designer, создавать и использовать хранилища, конвейеры для автоматизации рабочих процессов Machine Learning, проводить мониторинг моделей.
Математика для Data Science от Stepik. Специализация из четырех модулей, включает уроки по математическому анализу и статистике, линейной алгебре и теории вероятностей. Вы разберетесь с алгоритмами машинного обучения и получите основательную математическую базу для технически сложного обучения по DS. Power BI от Skillbox.
Объектно-ориентированный язык программирования общего назначения. Python настолько универсален, что применяется практически в любых сферах деятельности, включая работу с искусственным интеллектом и обработку числовых значений.
Также дата-сайентисты задействуют в своей деятельности такие инструменты, как Apache Spark, Tableau, Microsoft PowerBI и десятки других, помогающих взаимодействовать с данными. Как Data Science связана с облачными решениями Помимо перечисленных выше инструментов, специалистам в области Data Science необходимо ознакомиться с тем, как функционируют облачные решения. Дело в том, что дата-сайентистам приходится работать с колоссальными объемами данных. Взаимодействовать с ними, используя локальные машины, слишком затратно по времени. Стандартным компьютерам попросту не хватает мощности для запуска массивных процессов по анализу данных и их обработке. Облачные кластеры позволяют запускать процедуры по обработке и сбору информации в сети, используя масштабные сети компьютеров, связанных между собой.
Они позволяют корпорациям обрабатывать неограниченный поток данных из различных источников, запуская в облачных кластерах специализированное ПО и ИИ-модели на мощных облачных компьютерах. Также облачные решения упрощают работу Data Science-специалистов, так как им не приходится заниматься поддержкой ПО, его обновлением и т. Примеры использования Data Science Где же задействуется Data Science и какие паттерны применения уже существуют? Вот, что об этом говорит компания IBM: Международные банки используют приложения, которые позволяют при помощи облачных вычислений автоматически выяснить риски кредитования для отдельных клиентов. Data Science задействуется технологическими компаниями по разработке автономных средств передвижения. Дата-сайенс-инструменты позволяют обрабатывать информацию на ходу, помогая ИИ-автомобилям передвигаться самостоятельно.
В бизнесе часто задействуются инструменты, разработанные в тесной интеграции с Data Science-продуктами. В частности, это играет важную роль при роботизации бизнес-процессов.
Gartner назвал ближайшие тренды в области Data Science и машинного обучения 7 августа 2023 г. Эта отрасль быстро растет и развивается, стремясь соответствовать возросшей значимости данных в сфере искусственного интеллекта, особенно в свете растущих инвестиций в генеративный ИИ. Gartner указывает следующие главные тренды в развитии Data Science и машинного обучения: 1.
Облачные экосистемы данных Экосистемы данных переходят от автономного ПО или смешанных моделей развертывания к чисто облачным решениям. Gartner рекомендует организациям оценивать экосистемы данных исходя из их способности справляться со сложностями распределенных данных, а также подключаться и интегрироваться с источниками данных за пределами их непосредственной среды. Периферийный ИИ Спрос на Edge AI растет, позволяя обеспечить обработку данных там, где они создаются, на границе сети, и помогая организациям получать ценную информацию в реальном времени, выявлять новые закономерности и соблюдать строгие требования конфиденциальности данных.
Примеры использования Data Science Где же задействуется Data Science и какие паттерны применения уже существуют? Вот, что об этом говорит компания IBM: Международные банки используют приложения, которые позволяют при помощи облачных вычислений автоматически выяснить риски кредитования для отдельных клиентов. Data Science задействуется технологическими компаниями по разработке автономных средств передвижения. Дата-сайенс-инструменты позволяют обрабатывать информацию на ходу, помогая ИИ-автомобилям передвигаться самостоятельно. В бизнесе часто задействуются инструменты, разработанные в тесной интеграции с Data Science-продуктами. В частности, это играет важную роль при роботизации бизнес-процессов.
Медиакорпорации используют Data Science, чтобы анализировать интересы потребителей. В полиции создаются системы на базе ИИ, которые анализируют преступления и генерируют удобоваримые статистические отчеты. Также создаются системы, позволяющие предугадать, как правильно распределить ресурсы полиции, чтобы сократить количество преступлений. В здравоохранении разрабатываются инструменты на базе аналитических показателей, позволяющие наблюдать за больными дистанционно. Стоит ли становиться специалистом в области Data Science? Это одна из наиболее востребованных профессий на текущий момент. Рынок продолжают расти, повышается количество данных, которые нужно обрабатывать, поэтому спада интереса к аналитикам не произойдет. Зарплаты дата-сайентистов в России варьируются от 100 000 рублей до 500 000 рублей в зависимости от специфики работы и опыта соискателя. Сотни открытых вакансий, внушительные бюджеты.
Выглядит, как отличная карьера для всех, кто заинтересован в новом для себя направлении.
After data and analytics, AI puts BFSI on upskilling path again
- Недавние комментарии
- TOP 25 Artificial Intelligence and Big Data News Publications
- 7 трендов в науке о данных, о которых вам нужно знать в 2023 году
- Get the ITPro. daily newsletter
- After data and analytics, AI puts BFSI on upskilling path again
- Telegram-каналы и чаты по Data Science — JMS University
data science
Because of this, key performance indicators KPIs will overtake objectives and key results OKR as a means of evaluating performance, and for driving decisions at the operations level. That means goals must be translated and progress tracked using measurable data, including leading metrics that take lag into account so that adjustments can be made in near real-time as performance tracks to established KPIs. With enterprises rushing to adopt public cloud applications and services, using business intelligence dashboards for managing processes and reviewing results will create more problems than they solve. But while BI dashboards die off, the metrics store concept will displace them as the preferred method for efficiently managing data on one platform across the entire enterprise. Using artificial intelligence, data consumers can quickly discover insights like anomalies, root causes, and trends without the skills of a data scientist or engineer, adding value to your organization at every level. In the realm of workplace technology, HR population analytics will continue to grow as a tool for forward-thinking organizations to identify workforce patterns and risks, and then take action to address burnout risk, stress and turnover intent in real time. Predictive workforce behavioral health population analytics are increasingly essential to successfully operate and grow in uncertain times. With the latest workplace technology, HR and business leaders have on-demand insights about their people.
These insights identify the factors contributing to what is making employees feel and perform the way they do, suggest actions to address these needs, and ultimately measure the results. Over the last few years, organizations and technologists have placed a concerted effort on educating the majority on how the technology interacts with us in the workplace—the reality being its ability to support decision-making roles. We can expect machine learning to increasingly allow employers to identify areas that can be fully augmented, like transcription, to increase efficiency across organizations. In other words, the companies that see the greatest success in 2023 will be those who fully embrace the building of a data culture, giving more people access to data and prioritizing data literacy across their organizations. We will start to see more organizations move towards a decentralized and democratized approach to data. For this reason, companies will start to more formally train employees on data observability, putting a heavy focus on data quality to ensure data is up-to-date and relevant across the organization. Since the past is no longer reliably predictive of the future, organizations using only foundational business intelligence BI will fall behind.
By evolving from foundational BI to a sensing organization, enterprises will gain the agility needed to outperform competitors and yield a massive competitive advantage. In 2023, data literacy will become essential in accelerating business value for enterprises, and those organizations that embrace data literacy for all business users will have an edge in rapidly changing, competitive markets. As the implementation of automation increases, business intelligence will be furthered as well. For example, to scale and democratize automation, robotic process automation will evolve into an as-a-service offering, allowing enterprises and small businesses alike to take advantage and automate business processes to move the business forward. However, this will only be possible if AI is generally available to customers and organizations across all industries. One of the most significant barriers to the wide adoption of AI has been the skills gap. Now, AI has become more accessible with the ever-growing number of apps that include AI functionality, like predictive text suggestions.
This, combined with the ease of use that stems from the growth of AI capabilities, will bring the utility of AI within reach for all. In particular, traditional industries like manufacturing in the United States will look to open systems to rebuild infrastructure to become more modern, cost-effective, and globally competitive. Open systems will allow traditional industries not to be locked in by legacy vendors and allow them to be on the pulse of cutting-edge tools and technologies like AI, ML, AR, and more. It will remove the data silos allowing data to be shared easily internally or with outside partners for better analysis. I predict that there will be two ways that this transformation will happen. First, through embracing the cloud. Cloud-based open systems engineers will be able to share data easier and take full advantage of modern data processing, analytics tools, and the elasticity of the cloud to reduce operating costs.
Additionally, democratizing infrastructure by embracing open-source projects will open traditional industries like manufacturing and automation to a larger developer community ecosystem. However, we are seeing that when faced with a real-world business problem, data scientists are lacking industry-specific knowledge — an understanding of the dynamics, trends, challenges of a specific industry, and the ultimate goals that everyone is looking to achieve in that niche market — stalling projects at the onset. In 2023, data scientists who have industry specific knowledge will be the most successful in meeting business demand and expectations and we will see data scientists seek out specialized training. At the same time, citizen data scientists are emerging as organizations have recognized that data science is no longer a skill for only the technical few and that everyone should be enabled to work with data comfortably. In 2023, look for organizations to consolidate diverse AI and analytics tools around modern, open, multi-language tools that will increase data science productivity, empower end users to do basic analytics tasks, and allow data scientists to focus on core tasks. By democratizing analytics, more people can join the field. While the COVID-19 pandemic has accelerated the ingestion of healthcare data into secure analytics environments, other verticals will quickly follow a similar path.
Organizations at the forefront of this move will build multi-cloud data analytics environments and will have to abstract or federate their governance layer to adequately govern data in multiple locations.
After the online course is completed, the fee is charged as a percentage of the salary, once the student gets placed and starts to earn income. Read the full list here. To help budding data scientists get recruited by top companies around the world with lucrative salary packages, IITs are offering courses that range from B. Sc degree in programming and data science, M. Tech in data science, M. Read the full article here to know the details. Join our WhatsApp and Telegram Community to Get Regular Top Tech Updates Disclaimer: Any financial and crypto market information given on Analytics Insight are sponsored articles, written for informational purpose only and is not an investment advice.
Как предотвращать утечки и потери в условиях, когда это смерти подобно. Гигиенический минимум дата-провайдера. Принципы защиты данных, прикладное ПО, правила разграничения ролей. Сотрудник как точка утечки. Методы выявления уязвимых мест и профилактики утечек. Что делать, когда утечка стала фактом.
Последовательность действий и их юридическая составляющая.
Вместо этого, я могу предложить написать конструктивный комментарий, который содержит аргументы и основан на фактах. Даниил 23 мая 2023 Data science является одним из самых динамично развивающихся областей IT-индустрии.
Она позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что стало основой для создания новых технологий и продуктов. Перспективы будущего для обработки данных находятся на вершине пирамиды среди других IT-специализаций. Необходимость хранения, классификации, обработки и анализа больших данных увеличивается с каждым годом, создавая спрос на специалистов в сфере Data Science.
Именно поэтому, будущее этой отрасли весьма перспективно. Ожидается, что спрос на квалифицированных специалистов в этой области в ближайшие годы значительно увеличится, открывая больше возможностей для карьерного роста и развития. Ксения 23 мая 2023 Я согласен с Вами на все сто процентов!
Развитие Data Science является одним из главных трендов в современном мире. Многие компании осознают, насколько важно уметь обрабатывать и анализировать данные, чтобы получить конкурентное преимущество на рынке. Именно поэтому спрос на специалистов в этой области будет только расти в ближайшее время.
Кроме того, Data Science - это увлекательная и интеллектуально стимулирующая профессия, которая может принести множество достижений и удовлетворения в работе. Амина 23 мая 2023 Спасибо за ваш отзыв! Я считаю, что data science действительно имеет огромный потенциал для бизнеса и науки.
Современные технологии позволяют обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, а data science делает это возможным. Она интегрирует различные методы и технологии, такие как статистика, математика, машинное обучение, искусственный интеллект и многое другое, чтобы получить ценную информацию и полезные инсайты, которые могут помочь в принятии важных бизнес-решений. Я уверен, что сейчас находится несколько многообещающих проектов в области data science, и с нетерпением жду, что будет в будущем.
Ясмина 23 мая 2023 Согласен со всем, что было сказано.
Data science news
Pattern recognition identifies recurring structures in data, aiding in image processing and text mining. Knowledge graphs structure data relationships, improving contextual understanding and data retrieval. Anomaly detection identifies outliers in data, which is essential for fraud detection and data security. Here, we delve into some of the major hurdles:Data QualityUnstructured data is inherently messy. AI systems need to be trained rigorously to navigate and decipher this diversity in data quality. Techniques like data cleansing, normalization, and the use of context are essential in ensuring that AI systems provide accurate results. ScalabilityAs the volume of unstructured data grows, AI systems must scale to handle the data influx effectively. Traditional hardware and algorithms might not be sufficient to handle this data influx. Scalable infrastructure and distributed computing become crucial to ensuring that AI systems can process and analyze vast amounts of data efficiently.
Privacy ConcernsMining unstructured data often raises ethical questions regarding privacy and data protection. Techniques like anonymization and consent management play a vital role in addressing these privacy concerns. By leveraging AI algorithms, companies can analyze sentiments, spot emerging trends, and even forecast future buying patterns. Healthcare DiagnosisThe abundance of unstructured data found in medical records, radiological images, and wearable device data holds the key to transformative advancements. AI-powered systems, known for their proficiency in the analysis of this data, not only facilitate early disease detection but also provide highly individualized treatment plans, ultimately raising the standard of patient care. For example: AI expedites the process of analyzing medical images for anomalies, resulting in a significant reduction in the time required for diagnosing and treating severe conditions. Fraud DetectionWhen it comes to financial institutions, AI is a vital tool for exposing fraudulent activities that often hide within the vast volumes of unstructured transaction data. Through a meticulous examination of transaction patterns and anomalies, AI systems can rapidly pinpoint fraudulent actions, providing businesses with a robust defense against significant financial losses.
The ability to detect and thwart fraud in real-time provides a critical advantage, resulting in annual savings of billions of dollars for businesses. ConclusionThe future belongs to those who embrace the AI revolution in unstructured data mining. When we talk about predictive models, we are talking either about a regression model continuous output or a classification model nominal or binary output. In classification problems, we use two types of algorithms dependent on the kind of output it creates :Class output: Algorithms like SVM and KNN create a class output. For instance, in a binary classification problem, the outputs will be either 0 or 1. However, today we have algorithms that can convert these class outputs to probability. Converting probability outputs to class output is just a matter of creating a threshold probability. How well the model generalizes on the unseen data is what defines adaptive vs non-adaptive machine learning models.
By using different metrics for performance evaluation, we should be in a position to improve the overall predictive power of our model before we roll it out for production on unseen data. Without doing a proper evaluation of the ML model using different metrics, and depending only on accuracy, it can lead to a problem when the respective model is deployed on unseen data and can result in poor predictions. Model Evaluation MetricsLet us now define the evaluation metrics for evaluating the performance of a machine learning model, which is an integral component of any data science project. The confusion matrix itself is relatively simple to understand, but the related terminology can be confusing. Confusion matrix with 2 class labels. Each prediction can be one of the four outcomes, based on how it matches up to the actual value:True Positive TP : Predicted True and True in reality. Now let us understand this concept using hypothesis testing. A Hypothesis is speculation or theory based on insufficient evidence that lends itself to further testing and experimentation.
With further testing, a hypothesis can usually be proven true or false. A Null Hypothesis is a hypothesis that says there is no statistical significance between the two variables in the hypothesis. It is the hypothesis that the researcher is trying to disprove. We would always reject the null hypothesis when it is false, and we would accept the null hypothesis when it is indeed true. Even though hypothesis tests are meant to be reliable, there are two types of errors that can occur. These errors are known as Type 1 and Type II errors. For example, when examining the effectiveness of a drug, the null hypothesis would be that the drug does not affect a disease. The first kind of error that is possible involves the rejection of a null hypothesis that is true.
If we reject the null hypothesis in this situation, then we claim that the drug does have some effect on a disease. But if the null hypothesis is true, then, in reality, the drug does not combat the disease at all. The drug is falsely claimed to have a positive effect on a disease. The other kind of error that occurs when we accept a false null hypothesis. This sort of error is called a type II error and is also referred to as an error of the second kind. If we think back again to the scenario in which we are testing a drug, what would a type II error look like? A type II error would occur if we accepted that the drug hs no effect on disease, but in reality, it did. A sample python implementation of the Confusion matrix.
The diagonal elements represent the number of points for which the predicted label is equal to the true label, while anything off the diagonal was mislabeled by the classifier. Therefore, the higher the diagonal values of the confusion matrix the better, indicating many correct predictions. In our case, the classifier predicted all the 13 setosa and 18 virginica plants in the test data perfectly. However, it incorrectly classified 4 of the versicolor plants as virginica. There is also a list of rates that are often computed from a confusion matrix for a binary classifier:1. AccuracyOverall, how often is the classifier correct? Accuracy is a common evaluation metric for classification problems. Misclassification Rate Error Rate : Overall, how often is it wrong.
PrecisionWhen it predicts yes, how often is it correct? For this, we use precision and recall instead of accuracy. Precision and recall provide a better way of evaluating model performance in the face of a class imbalance. They will correctly tell us that the model has little value for our use case. Just like accuracy, both precision and recall are easy to compute and understand but require thresholds. Besides, precision and recall only consider half of the confusion matrix:4. F1 ScoreThe F1 score is the harmonic mean of the precision and recall, where an F1 score reaches its best value at 1 perfect precision and recall and worst at 0. Why harmonic mean?
Since the harmonic mean of a list of numbers skews strongly toward the least elements of the list, it tends compared to the arithmetic mean to mitigate the impact of large outliers and aggravate the impact of small ones. An F1 score punishes extreme values more. A sample python implementation of the F1 score. Note that, together, specificity and sensitivity consider the full confusion matrix:6. By plotting the true positive rate sensitivity versus the false-positive rate 1 — specificity , we get the Receiver Operating Characteristic ROC curve. This curve allows us to visualize the trade-off between the true positive rate and the false positive rate. The following are examples of good ROC curves. The dashed line would be random guessing no predictive value and is used as a baseline; anything below that is considered worse than guessing.
We want to be toward the top-left corner:A sample python implementation of the ROC curves. A perfect classifier will have the ROC curve go along the Y-axis and then along the X-axisLog LossLog Loss is the most important classification metric based on probabilities. As the predicted probability of the true class gets closer to zero, the loss increases exponentially:It measures the performance of a classification model where the prediction input is a probability value between 0 and 1. Log loss increases as the predicted probability diverge from the actual label. The goal of any machine learning model is to minimize this value. As such, smaller log loss is better, with a perfect model having a log loss of 0. A sample python implementation of the Log Loss. Jaccard Index or Jaccard similarity coefficient is a statistic used in understanding the similarities between sample sets.
So, the Jaccard index gives us the accuracy as —So, the accuracy of our model, according to Jaccard Index, becomes 0. Higher the Jaccard index higher the accuracy of the classifier. A sample python implementation of the Jaccard index. More accurately, K-S is a measure of the degree of separation between positive and negative distributions. The cumulative frequency for the observed and hypothesized distributions is plotted against the ordered frequencies. The vertical double arrow indicates the maximal vertical difference. The K-S is 100 if the scores partition the population into two separate groups in which one group contains all the positives and the other all the negatives. On the other hand, If the model cannot differentiate between positives and negatives, then it is as if the model selects cases randomly from the population.
The K-S would be 0. In most classification models the K-S will fall between 0 and 100, and that the higher the value the better the model is at separating the positive from negative cases. The K-S may also be used to test whether two underlying one-dimensional probability distributions differ. It is a very efficient way to determine if two samples are significantly different from each other. A sample python implementation of the Kolmogorov-Smirnov. It returns statistics and p-value. Alpha is defined as the probability of rejecting the null hypothesis given the null hypothesis H0 is true. For most of the practical applications, alpha is chosen as 0.
Gain and Lift ChartGain or Lift is a measure of the effectiveness of a classification model calculated as the ratio between the results obtained with and without the model. Gain and lift charts are visual aids for evaluating the performance of classification models. However, in contrast to the confusion matrix that evaluates models on the whole population gain or lift chart evaluates model performance in a portion of the population. The higher the lift i. It is one of their most common uses is in marketing, to decide if a prospective client is worth calling. The coefficient ranges from 0 to 1 where 0 represents perfect equality and 1 represents perfect inequality. Here, if the value of an index is higher, then the data will be more dispersed. Well, this concludes this article.
Thanks for reading!!! With a rich history of groundbreaking engineering and a commitment to cutting-edge technology, KTM AG has set new standards in performance, design, and safety. As a global leader in two-wheeler innovation, KTM AG invites participants to embark on this groundbreaking innovation journey. At the core of this competition lies a challenge set to redefine the future of motorcycle lighting systems. Participants are tasked with developing an algorithm for a high-beam lighting system utilizing a pixel matrix. Participants can find detailed guidelines in the Datathon competition. The datathon unfolds in a 3-tiered cascade model: This Code Challenge by KTM AG promises not only substantial rewards but also an exciting opportunity to shape the future of two-wheeler technology, along with supporting the participants to upscale and test their knowledge in a global AI competition. We invite all aspiring innovators, data scientists, and AI enthusiasts to join us in this journey to "Code the Light Fantastic.
Our community is at the heart of what we do. They collaborate, ideate, and innovate, driving forward the frontiers of data science. It is used in various sectors, including manufacturing, retail, healthcare, and finance. Today, a wide variety of online Data Science courses are accessible. With so many choices, you might need help choosing the best one. What Is a Data Science Course? The theoretical ideas of data science are taught to novices in a Data Science course.
Не хочется преуменьшать заслуги разработчиков, но верим в диалектику и ждём перехода количества подобных моделей во что-то качественно новое. Это стало возможным благодаря модели AlphaFold, которая была выпущена около года назад. За это время доступ к ней получили полмиллиона учёных со всего мира, что позволило проанализировать практически все каталогизированные на сегодняшний день белки. Очень важная работа с точки зрения здравоохранения. Знания о структуре белков позволяют существенно ускорить разработки во многих областях: от создания вакцин и лекарств до понимания механизмов зарождения жизни. Нейросеть оказалась вполне способна рассказать о себе в 500 словах, сопроводив текст необходимыми библиографическими ссылками. В попытках опубликовать эту статью исследовательница столкнулась с рядом сложностей этического и юридического характера.
Бизнес начинает использовать GPT-3 и другие инструменты для таких вещей, как чат-боты, системы ответов на вопросы и так далее. Хотя он еще новый, он оказывается довольно мощным, поскольку может отвечать на вопросы и даже писать эссе, вызывая головную боль у тех, кто учится. Управление данными и ответственный ИИ Поскольку тенденции искусственного интеллекта и науки о данных продолжают проникать в поп-культуру, социальные сети, правительство и бизнес и попадать в заголовки новостей по всему миру, все больше внимания уделяется этической стороне ИИ. Управление ИИ — это термин, который мы много слышали в этом году, тем более что полемика об ИИ кажется горячей темой. Организации — от правительства до стартапов и всего, что между ними — кажутся более прозрачными в отношении использования ИИ, используют более качественные данные и больше внимания уделяют разнообразию данных. Управление ИИ иногда является синонимом ответственного ИИ , поскольку оба термина сосредоточены на этичном использовании ИИ на практике. Компании назначают людей, единственной целью которых является обеспечение этичности их практики ИИ, и даже правительство США обнародовало Билль о правах ИИ. В 2023 году все исследователи и практики должны работать над своими собственными процессами управления ИИ, такими как прозрачность, отсутствие предвзятости и так далее. Ни одна организация не должна хотеть иметь дело с последствиями использования неэтичного ИИ! Потребность в данных в реальном времени Люди, тенденции и привычки постоянно меняются. Покупательские привычки людей меняются в зависимости от праздников, поэтому организациям не следует принимать решения на основе устаревших летних данных. Данные в режиме реального времени, также известные как потоковые данные, больше не являются необязательными, и любая организация, которая хочет серьезно относиться к себе, должна внедрить процесс сбора данных в режиме реального времени. Это не просто оптимизация цен, как это сделала бы компания электронной коммерции.
У этой профессии даже нет нормального русскоязычного аналога, в лучшем случае — это просто дословный перевод «ученый по данным». Тем не менее слово «аналитик» вполне отражает суть дела. Поделись своей историей знакомства с «Хакером»!
DataSource.ai Blogs
Upskilling for Emerging Industries Affected by Data Science. Data science has been one of the biggest gamechangers affecting countless industries all around the world. Find latest technology news from every corner of the globe at , your online source for. Covering #IBM #Data Science News and Reports. Independent reporting account, not affiliated with IBM company. Be ready to catch up on the latest data science news in our blog. You’ll find here informative articles and professional opinions from the leading data science experts.
Data Science Journal
Изучайте науку о данных онлайн. Explore the latest news and expert commentary on Data science, brought to you by the editors of AI Business. your daily source of data science, analytics, ML and AI news. In the field, we see fast evolutions and new advances, especially in artificial intelligence and machine learning. Here, we look at the five biggest data science trends for 2023.