На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Инновации в бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Дата выхода
29 ноября 2023
🔍 Загляните за кулисы "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Алексей Сергеевич Гуржиев) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Эта книга будет полезна любому руководителю вне зависимости от уровня знаний программирования. В ней на доступном языке рассказывается о больших данных, машинном обучении и способах их применения в бизнесе для уменьшения издержек и увеличения прибыли. Помимо машинного обучения в книге раскрывается тема управления персоналом и контроля основных показателей компании с помощью информационной системы. Рассказывается как именно она должна быть построена, какими функциями должна обладать и как работать. И подарок! К книге прилагается демонстрационный сайт с интерактивными 2D/3D графиками, советами и примерами создания информационной системы компании. Примеры на сайте поясняют и дополняют информацию из глав книги...
📚 Читайте "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Так компания сэкономит значительные средства на проведении реальных экспериментов с разными типами упаковок йогурта и не только.
Заполнение машиной пропущенных значений на одиннадцатимерном графике отчасти можно сравнить с ремонтом лоскутного одеяла с помощью заплаток. Сначала изучают края дыры, определяют, какой формы заплатка требуется. Затем «пробел» латают. После этого график можно считать более-менее полным. Однако нужно понимать, что если дырки в графике слишком большие, то есть реальных данных очень мало, то предсказания будут неточными.
Тут будет реклама 1
Это как невозможно подобрать нужный лоскут для ремонта, если дыра огромного размера, иначе будет нарушен рисунок. В таком случае, увы, придется покупать новое одеяло. Поэтому никогда не выкидывайте данные, накапливайте их для обучения компьютеров. Чем больше данных, тем меньше потребность в заплатках. А значит, точнее предсказания.
Возможно, иллюстрация с йогуртом показалась кому-то из читателей несколько надуманной.
Тут будет реклама 2
Приведу реальный пример, касающийся больших данных, чтобы доказать, что это совсем не так. Обратимся к открытому соревнованию Concrete compressive strength[3 - Соревнование по поиску формулы самого твердого бетона (https://www.kaggle.com/competitions/dat200-2019-ca3/overview (https://www.kaggle.com/competitions/dat200-2019-ca3/overview)).], в рамках которого специалисты по данным должны были определить состав самого твердого бетона.Тут будет реклама 3
Участникам предоставили частичную информацию, в которой содержались сведения относительно прочности образцов в зависимости от соотношения различных компонентов и параметров. Всего было шестнадцать переменных:
1. Количество цемента.
2. Количество доменного шлака.
3. Количество золы.
4. Количество воды.
5. Количество «суперпластификатора».
6. Плотность пластификатора.
7. Количество крупного заполнителя.
8. Количество мелкого заполнителя.
Тут будет реклама 4
9. Количество компонента MixtureMeasurement9.
10. Количество компонента SSL9000.
11. Значение параметра O2_purityscore.
12. Количество компонента F192.
13. Оценка по шкале TysonScore.
14. Площадь бетона.
15. Возраст бетона.
16. Влажность бетона.
Производитель бетона собирал данные, изучая имеющиеся у него образцы, и пытался найти такое соотношение ингредиентов, при котором прочность была бы максимальной.
Мнения
О книге «Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
