پیشبینی سریهای زمانی یکی از پرکاربردترین تکنیکهای علم داده در کسبوکار، مالی، مدیریت زنجیره تأمین، تولید و برنامهریزی موجودی است. بسیاری از مسائل پیشبینی شامل مؤلفه زمانی هستند و بنابراین به برونیابی دادههای سری زمانی یا پیشبینی سریهای زمانی نیاز دارند. پیشبینی سریهای زمانی همچنین حوزهای مهم در یادگیری ماشین (ML) است و میتوان آن […]
با رشد تحلیل داده و هوش مصنوعی، تولیدکنندگان API نیاز دارند نیازهای دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین را درک کنند. APIهای شما احتمالاً در حال حاضر توسط این گروه استفاده میشوند، اما با درک بیشتر آنها میتوانید نیازهایشان را بهتر برآورده کنید. چگونه دانشمندان داده از APIها استفاده میکنند متخصصان داده به روشهای مختلفی […]
افرادی که بصورت حرفهای با داده سروکار دارند ۹۰٪ از زمانشان را صرف پاککردن دادهی کثیف میکنند به جای استخراج بینش کسبوکاری، در حالی که ۶۴٪ بدهی فنی را بزرگترین ناامیدی خود ذکر میکنند و ۹۲٪ از مدیران در مقیاسبخشی ابتکارات هوش مصنوعی با مشکل روبهرو هستند. این فقط ناکارآمدی نیست، این نمایانگر یک قطعی […]
علم داده، مطالعه دادهها برای استخراج بینشهای معنادار برای کسبوکار است. این یک رویکرد چندرشتهای است که اصول و شیوههای حوزههای ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از دادهها ترکیب میکند. این تجزیه و تحلیل به دانشمندان داده کمک میکند تا سؤالاتی مانند چه اتفاقی افتاده است، […]
آمادهسازی داده فرآیندی است که طی آن دادههای خام برای پردازش و تحلیلهای بعدی آماده میشوند. مراحل اصلی این فرآیند شامل جمعآوری، پاکسازی و برچسبگذاری دادههای خام در قالبی مناسب برای الگوریتمهای یادگیری ماشین (ML)، و سپس بررسی و مصورسازی دادهها است. آمادهسازی داده میتواند تا ۸۰٪ از زمان صرفشده در یک پروژهی یادگیری ماشین […]
