Архив метки: статья

Как анализ неструктурированных данных помогает бизнесу?

Понравилась статья об анализе данных. Рекомендую взять на заметку и иметь хоть какое-то представление о том, что нас окружает ежесекундно и что ждет в этом бешеном информационном веке )

«Сегодня множество организаций генерируют неструктурированные данные, и рост объема таких данных превышает их потребление. Человек уже не в состоянии вручную обрабатывать, анализировать, извлекать знания из неструктурированных данных и передавать их по различным каналам. И в то же время компьютеры могут получить доступ и прочитать эти данные, однако они не способны выделить из них полезные знания.
Читать далее Как анализ неструктурированных данных помогает бизнесу?

Нейронная сеть — у вас в кармане…

Мне понравилось как о набирающих популярность нейронных сетях, буквально на пальцах, рассказал Артем Чернодуб — руководитель Computer Vision в ZZWolf и младший научный сотрудник в ИПММС НАНУ.

Но для начала, серьезное определение:

«Нейронные сети – один из классических инструментов из области Machine Learning или, более широко, Data Science. Понятие «нейронные сети» можно трактовать в широком и узком смысле. В узком смысле – это определенные схемы обработки данных, включающие в себя модели нейрона: многослойные перцептоны (Multilayer Perceptrons),  сети радиальных базисных функций (Radial Basis Function Networks), глубокие  нейронные сети (Deep Neural Networks) и др. В широком смысле это любые модели, способные обучаться на данных, в том числе и такие, в которых нейронов как таковых, представленных в явном виде, нет вообще – к примеру, машины опорных векторов (Support Vector Machines).

Зачем же нужны нейронные сети?

Нейронные сети применяются в случаях, когда невозможно четко и точно определить метод решения задачи, но есть в наличии примеры такого решения. Это, пожалуй, наиболее распространенный кейс применения ИНС.
Читать далее Нейронная сеть — у вас в кармане…

10 задач, которые не смогут решить большие данные

Руководители многих компаний внедрили технологии big data, ожидая «чуда», но обнаружили, что в итоге добавились новые трудности, а достижение результатов требует гораздо больших усилий, чем они предполагали.

Руководство каждой организации надеется, что большие данные смогут ответить на основные вопросы бизнеса, сделают компанию более конкурентоспособной на рынке и помогут улучшить поставляемые продукты и услуги. Однако экономический эффект от внедрения технологий big data останется нереализованным, если не оказать ему необходимую «помощь». Рассмотрим 10 ключевых задач, с которыми сами по себе большие данные не смогут справиться без определенного содействия. Читать далее 10 задач, которые не смогут решить большие данные