基本数据关键词检索结果

基本数据清洁剧本:教程,提示和必读指南

The Essential Data Cleaning Playbook: Tutorials, Tips, and Must-Read Guides

与混乱的数据集挣扎?这本剧本是您的一站式资源,其中包含动手教程,专家技巧和指南,以帮助您清洁数据。

10分之12分钟内解释的10个基本数据清洁技术

10 Essential Data Cleaning Techniques Explained in 12 Minutes

用这10种基本技术包装成12分钟的速成课程,清洁您的数据。

精确机器学习模型的基本数据清理技术

Essential Data Cleaning Techniques for Accurate Machine Learning Models

使用真实项目掌握基本的数据清理技术,以改进机器学习模型,从处理缺失数据到特征选择。

为什么Genai摊位没有强大的治理

Why GenAI Stalls Without Strong Governance

当公司努力将生成AI项目从实验到生产的转变时,许多企业仍处于试点模式。正如我们最近的研究突出显示的那样,有92%的组织担心Genai飞行员在不首先解决基本数据问题的情况下正在加速。更具说服力的是:有67%的人甚至无法扩展他们的一半飞行员[…]为什么Genai摊位没有强大治理的帖子首先出现在Unite.ai上。

IT商人Oleksandr Khodorkovskyi关于AI代理的重要性

IT Businessman Oleksandr Khodorkovskyi on the Rising Importance of AI Agents

随着人工智能继续扩大跨行业的影响力,AI代理人(尤其是能够处理多种任务的多功能代理商)正在巩固其作为明天基本工具的作用。这些复杂的代理在各种上下文中运行,超越基本数据分析,以管理复杂的用户交互,了解上下文,使用不同的软件工具以及[…]

对于非 STEM 专业的数据科学,通过观看现场计算进行学习是否可行?可能吗?可以合理期待吗?

In Data Science for Non-STEM Majors, Is Learning-by-Watching Live Calculating Possible? Likely? Reasonable to Expect?

如今,当我们让学生在没有掌握基本数据科学工具的情况下从大学毕业时,我们犯下的智力渎职罪与已故任何一位教授一样多……

日本房地产投资市场规模(2024年)——“收益型房地产”的资产规模约为315.1万亿日元(较上次+25.7万亿日元)。自上次调查以来,所有用途均已扩大

わが国の不動産投資市場規模(2024年)~「収益不動産」の資産規模は約315.1兆円(前回比+25.7兆円)。すべての用途が前回調査から拡大

■概要 即使在冠状病毒大流行之后,日本的房地产投资市场仍然表现良好。在预测房地产投资市场的未来时,重要的是要考虑作为投资对象的“收益房地产”的资产规模有多大。此外,继续了解“用途”和“区域”的细分也很重要。 Nissay研究所和价值研究所正在联合开展日本房地产投资市场规模调查,这已是该调查第四次进行。 调查结果显示,日本“收益型房地产”的资产规模约为315.1万亿日元(+25.7万亿日元,较上次调查+8.9%),“投资级房地产”的资产规模约为315.1万亿日元(+25.7万亿日元,较上次调查+8.9%)约为194.6万亿日元(较上次调查增加25.7万亿日元,增加8.9%)。按用途来看“收入型房

FI-CBL:一种基于概念的机器学习概率方法,具有专家规则

FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules

机器学习中基于概念的学习 (CBL) 强调使用原始特征中的高级概念进行预测,从而提高模型的可解释性和效率。一种突出的类型是基于概念的瓶颈模型 (CBM),它将输入特征压缩到低维空间中以捕获基本数据,同时丢弃非基本信息。此过程增强了图像和语音识别等任务的可解释性。然而,FI-CBL:基于专家规则的基于概念的机器学习的概率方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

FI-CBL:一种基于概念的机器学习概率方法,具有专家规则

FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules

机器学习中的基于概念的学习 (CBL) 强调使用原始特征中的高级概念进行预测,从而提高模型的可解释性和效率。一种突出的类型是基于概念的瓶颈模型 (CBM),它将输入特征压缩到低维空间中以捕获基本数据,同时丢弃非基本信息。此过程增强了图像和语音识别等任务的可解释性。然而,FI-CBL:基于专家规则的基于概念的机器学习的概率方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

EDO 和 IPA 在 CRM 中应寻找什么

What EDOs and IPAs should look for in a CRM

您的组织是否难以将经济发展和投资促进纳入传统 CRM?您目前是否使用多个电子表格、在线文档和基本数据库来组织信息、潜在客户和联系人?我们有个好消息要告诉您:您不必求助于拼凑的解决方案,也不必为专用 CRM 花费过多不必要的花哨东西。

Empowering Life Sciences with Secure, Accessible Information

Empowering Life Sciences with Secure, Accessible Information

为了适应监管和市场压力,生命科学公司必须重新定义管理基本数据资产的方式。未来蓬勃发展的公司将是那些能够从许多不同来源收集科学、临床和商业信息的公司;将相关信息汇集到一个中心位置;并为需要检查、分析和报告信息的人员提供受控的实时访问。理想的状态与航空业中的中心辐射模型类似,集中式信息存储库代表中心,各种用户和信息的使用则代表辐射。本白皮书描述了实现此模型的五个关键及其带来的好处。