Публикации по теме 'data'
Почему данные представлены векторами/матрицами?
В науке о данных и машинном обучении мы часто представляем данные в виде векторов и матриц. В математике и физике векторы определяются как величины, которые фиксируют величину и направление (например, вектор расстояния). Однако часто данные, с которыми мы работаем, не обязательно соответствуют этому определению вектора, но мы по-прежнему представляем данные с помощью векторов. Например, мы можем представить данные о демографической информации человека (например, о расе, возрасте, поле..
Приятно познакомиться, архитектура mondayDB
mondayDB — это новый внутренний механизм данных, который мы создали в monday.com. Это изменило парадигму данных всей организации и, безусловно, является самым сложным и полезным проектом, над которым я имел удовольствие работать.
В этом сообщении блога вы получите представление о сложностях, с которыми мы столкнулись при внедрении mondayDB, а также о творческих решениях, которые мы разработали в ответ.
Слово о нашем мире
Давайте кратко рассмотрим, чем занимается monday.com. Если..
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..
Откройте свои аналитические данные с помощью этих основных компонентов наблюдения
Введение
Наблюдаемость данных — это возможность отслеживать, анализировать и проверять данные внутри организации. Это важнейший компонент управления данными и управления данными, позволяющий компаниям получать представление об инфраструктуре данных, а также быстро обнаруживать и устранять любые возникающие проблемы.
Работа с гравитацией f(Q) part2(Advanced Cosmology)
Медленная инфляция в неметрической гравитации f(Q) (arXiv)
Автор: Сальваторе Капоцциелло , Мехди Шокри
Аннотация: мы обсуждаем космологическую инфляцию в контексте неметрической гравитации f(Q), где Q — неметрический скаляр. После введения конформных преобразований для гравитации f(Q) мы сначала сосредоточимся на потенциальной медленной инфляции, изучая соответствующие потенциалы для различных форм функции f(Q) в системе отсчета Эйнштейна. Во-вторых, мы исследуем..
Понимание различных типов менингита, часть 1 (нейронаука)
Менингит( PubMed )
Автор: Кэтрин Путц 1 , Карен Хаяни , Фред Артур Зар
Аннотация: Менингит определяется как воспаление мозговых оболочек, почти во всех случаях определяемое аномальным количеством лейкоцитов в спинномозговой жидкости и специфическими клиническими признаками/симптомами. Начало может быть острым или хроническим, а клинические симптомы острого заболевания развиваются от нескольких часов до нескольких дней. В этой статье рассматриваются эпидемиология,..
Только начинаете работать специалистом по данным? Вот некоторые важные навыки, которые вам следует освоить
Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются статистические и вычислительные методы для извлечения идей и знаний из данных. Это сочетание статистического анализа, компьютерных наук и знаний в предметной области, которое позволяет обнаруживать закономерности, отношения и тенденции в больших и сложных наборах данных. Наука о данных включает в себя ряд методов и инструментов, таких как статистическое моделирование, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных..
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..