Публикации по теме 'data-management'
Как корпоративная архитектура данных может помочь построить организацию, управляемую данными?
В современном мире, как говорится, данные — король. Я бы добавил к этому немного и сказал, что «хорошие» данные — это король. Организации собирают все больше и больше данных, но многие из них с трудом используют их. Это связано с тем, что их инфраструктура данных не оптимизирована для эффективного сбора, использования и интеграции. Часто есть много разных команд, работающих со своими собственными наборами данных, что может затруднить получение общей картины всей компании. Разные команды..
Насколько вы уверены, что ваша организация максимально использует потенциал своих данных?
Насколько вы уверены, что ваша организация максимально использует потенциал своих данных?
Зрелость данных – это не просто модное словечко; это важнейший показатель умения организации эффективно собирать, управлять и использовать данные. Те, кто находится в зените зрелости данных, не просто хранят или анализируют данные — они преобразуют их в стратегические решения, повышают операционную эффективность и снижают риски. Модели зрелости данных служат не только диагностическим..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..