Skywise: How Airbus Is Transforming Aviation Through Big Data
在一个数据推动决策的时代，航空业正在进行数字化转型。在这一帖子的最前沿：空中客车如何通过大数据转换航空，这首先出现在航空航天世界的航空范围。
今天，我们很高兴地宣布，亚马逊基岩数据自动化的一般可用性，这是亚马逊基岩中强大的，完全管理的能力，无缝地将非结构化的多模式数据转换为具有高精度，成本效率和可扩展性的结构化，应用程序准备就绪的见解。
How to Convert JSON Data into a DataFrame with Pandas
本简短教程将指导您完成将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 的过程。
Why Predictive Analytics Is A Must For Modern Businesses
为什么预测分析是现代企业必不可少的 - 每一个业务每天都会产生大量数据，但并非所有公司都有效地利用了它。预测分析使企业能够将原始数据转换为可行的见解，帮助他们预测需求，降低运营成本并增强客户参与度。无论是通过AI驱动的模型，机器学习算法还是基于云的[…]为什么对现代企业必须首先出现在电子学习信息图表上的现代企业的文章。
在一个数据推动决策的时代，许多组织仍在努力利用现代可视化技术。数据可视化专家Daria Voronova讨论了为什么文化抵抗常常超过技术障碍，以及Ai-Hhanced仪表板如何将原始数据转换为可行的见解。她还探讨了NLP和情感分析在衡量人类行为方面的作用[…]
数据导航器将任何MMAL机器人收集的数据转换为可行的见解，提供了对资产健康的全面视图，并实现了预防性维护策略，以最大程度地减少停机时间并优化操作。
Harnessing Amazon Bedrock generative AI for resilient supply chain
通过利用 Amazon Bedrock 的生成式 AI 功能和工具，您可以创建一个智能神经中枢，连接各种数据源，将数据转换为可操作的见解，并制定全面的计划以减轻供应链风险。这篇文章介绍了 Amazon Bedrock Flows 如何连接您的业务系统、监控医疗设备短缺情况，并根据来自 Amazon Bedrock 知识库的知识或直接存储在 Amazon S3 中的数据提供缓解策略。您将学习如何创建一个领先于供应链风险的系统。
Develop a RAG-based application using Amazon Aurora with Amazon Kendra
RAG 从预先存在的知识库（您的数据）中检索数据，将其与 LLM 的知识相结合，并生成更像人类语言的响应。但是，为了让生成式 AI 理解您的数据，需要进行一定程度的数据准备，这涉及很大的学习曲线。在这篇文章中，我们将引导您了解如何将现有的 Aurora 数据转换为索引，而无需为 Amazon Kendra 进行数据准备以执行数据搜索并实施 RAG，将您的数据与 LLM 知识相结合以产生准确的响应。
Optimizing the Data Processing Performance in PySpark
PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战：实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API，通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如，我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程，包括提取、提取和可视化。然而，尽管它能够处理大型数据集，但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题，并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova
Understanding K-Fold Target Encoding to Handle High Cardinality
平衡复杂性和性能：深入了解 K 折目标编码照片由 Mika Baumeister 在 Unsplash 上拍摄简介数据科学从业者在处理不同项目中的不同数据类型时会遇到许多挑战，每个项目都需要独特的处理方法。一个常见的障碍是使用传统机器学习模型难以有效处理的数据格式，导致模型性能不佳。由于大多数机器学习算法都针对数值数据进行了优化，因此将分类数据转换为数值形式至关重要。然而，这通常会过度简化复杂的分类关系，尤其是当特征具有高基数（即大量唯一值）时，这会使处理复杂化并妨碍模型准确性。高基数是指特征中唯一元素的数量，具体解决机器学习环境中分类标签的不同计数。当一个特征有许多唯一的分类标签时，它具有高
Using PCA for Outlier Detection
一种识别数值数据中异常值的令人惊讶的有效方法PCA（主成分分析）通常用于数据科学，通常用于降维（通常用于可视化），但它实际上对于异常值检测也非常有用，我将在本文中描述它。本文延续了我的异常值检测系列，其中还包括关于 FPOF、计数异常值检测器、距离度量学习、共享最近邻和兴奋剂的文章。这还包括我书《Python 中的异常值检测》的另一段摘录。PCA 背后的想法是大多数数据集在某些列中的方差比其他列大得多，并且特征之间也存在相关性。其中一个含义是：为了表示数据，通常不需要使用尽可能多的特征；我们通常可以使用更少的特征（有时要少得多）很好地近似数据。例如，对于包含 100 个特征的数值数据表，我们可
Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
数据预处理将数字分类到箱中的 6 种有趣方法！⛳️ 更多数据预处理说明：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 ▶ 离散化 · 过度和欠采样（即将推出！）大多数机器学习模型都要求数据为数值——所有对象或分类数据必须首先采用数字格式。但实际上，有时分类数据会派上用场（大多数时候，它对我们人类比对机器更有用）。离散化（或分箱）就是这样做的——将数值数据转换为分类数据！根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集来展示六种不同的分箱方法。从等宽到基于聚类的方法，我们将这些数值扫入一些分类箱中！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
11 Ways AI-Powered Information Extraction Reduces Operational Costs
对于现代公司而言，有效管理数据变得比以往任何时候都更加重要。人工智能驱动的信息提取提供了一种强大的解决方案，使组织能够快速将非结构化数据转换为有价值的见解，从而节省时间和资源。我们将在本博客中进一步探讨。文章《人工智能驱动的信息提取降低运营成本的 11 种方法》首先出现在 Fusemachines 上。
Converting Exchange EDB Files into PST: A Comprehensive Tutorial
Exchange 管理员通常会将 Exchange 数据库 (EDB) 文件数据转换为 PST。他们需要将 EDB 数据转换为 PST 的原因有很多。一些常见原因包括：将邮箱或其他数据迁移到另一个系统 邮箱存档。从孤立数据库或旧服务器中提取数据。恢复数据 […]将 Exchange EDB 文件转换为 PST：综合教程首先出现在 AiiotTalk - 人工智能 | 机器人技术 | 技术上。
What is a Data Product and why do you need them?
组织正在寻找最简单的公式来将原始数据转换成无限有价值的东西。这就是数据产品的用武之地。它们将复杂的数据集转化为可操作的见解，使组织能够迅速做出明智的决策。 Gartner 的 2024 年数据和分析炒作周期将数据产品置于“膨胀预期的峰值”曲线上。[…]文章什么是数据产品以及为什么需要它们？首先出现在 SAAL 上。
Exploring NLP Preprocessing Techniques: Stopwords, Bag of Words, and Word Cloud
自然语言处理 (NLP) 是一个迷人的领域，它弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟。NLP 的基本步骤之一是文本预处理，即将原始文本数据转换为可被算法有效分析和利用的格式。在本博客中，我们将深入探讨三种基本的 NLP 预处理技术：停用词删除、词袋和词云生成。我们将探索每种技术是什么、为什么使用它以及如何使用 Python 实现它。让我们开始吧！停用词删除：过滤掉噪音什么是停用词？停用词是常见的词，它们几乎没有什么有意义的信息，通常在预处理过程中从文本数据中删除。例子包括“the”、“is”、“in”、“and”等等。删除停用词有助于将注意力集中在对文本含义有贡献的更重要的词上。为什么要删除停用词
TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production
利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前，数据验证是生产管道流程的第一步，这已在我的文章《在生产管道中验证数据：TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab，因为配置环境更容易（也更快）。如果您处于探索阶段，我也会推荐 Colab，因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和
