Blueocean Learning to firma zajmująca się doradztwem IT, rozwiązaniami i usługami z siedzibą w Bangalore, która działa w Bangalore od dwóch dekad i ma przepustowość do szkolenia korporacji i osób prywatnych we wszystkich technologiach niszowych. Szkolimy firmy każdej wielkości, od MŚP po firmy globalne.
Danych naukowych:
Zapotrzebowanie na miejsce do przechowywania również wzrosło, gdy świat wkroczył w erę dużych zbiorów danych. Głównym celem firm było stworzenie ram i rozwiązań do przechowywania danych. Kiedy frameworki takie jak Hadoop rozwiązały problem przechowywania, przetwarzanie tych danych stało się wyzwaniem. Analiza danych odegrała ważną rolę w rozwiązaniu tego problemu. Analiza danych to przyszłość sztucznej inteligencji, ponieważ może stanowić wartość dodaną dla Twojej firmy.
Analiza danych ma na celu odkrywanie ukrytych wzorców na podstawie surowych danych i zawiera mieszankę różnych narzędzi, algorytmów i zasad uczenia maszynowego. Kurs nauki danych wyjaśnia, w jaki sposób przetwarzana jest historia danych. Analiza danych przeprowadza analizę przy użyciu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego w celu zidentyfikowania wystąpienia określonego zdarzenia. Analiza danych analizuje dane z wielu punktów widzenia, czasem z nieznanych wcześniej kątów. Analiza danych jest wykorzystywana do podejmowania decyzji i prognoz przy użyciu predykcyjnej analizy przyczynowej, analizy preskryptywnej i uczenia maszynowego.
• Predykcyjna analiza przyczynowa - ten model służy do przewidywania możliwości konkretnego zdarzenia w przyszłości. Na przykład, jeśli dostarczasz pieniądze na kredyt, problemem jest to, czy klienci będą spłacać przyszłe pożyczki na czas. Możemy modelować historię klienta, aby przewidzieć, czy przyszłe płatności będą terminowe, czy nie.
• Analiza preskryptywna: jest to model, który ma inteligencję i zdolność do podejmowania własnych decyzji za pomocą parametrów dynamicznych.
Możemy uruchamiać algorytmy danych w celu dostarczenia informacji. Za pomocą modelu analizy preskryptywnej możesz umożliwić swojemu samochodowi podejmowanie takich decyzji, jak: B. kiedy powinien skręcić, w którą stronę powinien iść, kiedy powinien iść wolniej lub szybciej.
• Uczenie maszynowe w celu przewidywania - możesz stworzyć model określający przyszły trend firmy finansowej korzystającej z transakcji w ramach nadzorowanego modelu uczenia się. Model wykrywania oszustw można wyszkolić na podstawie historii nieuczciwych zakupów poprzez szkolenie maszyn.
• Uczenie maszynowe do rozpoznawania wzorców - jest to model nienadzorowany, w którym nie masz predefiniowanych etykiet do grupowania. Najczęstszym wzorem jest grupowanie. Aby zbudować sieć, umieszczając wieże w regionie, możemy użyć technologii klastrowania, aby znaleźć pozycje wież, które zapewnią wszystkim użytkownikom optymalną siłę sygnału.