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DataRobot首次成为2019年Gartner数据科学和机器学习平台魔力象限中的“有远见者”

   Gartner着名的数据科学与机器学习平台魔力象限2019年本周问世,DataRobot定位于'Visionaries'象限。与其他两家供应商一起,我们还实现了视力完整性最远的总体职位之一。对于那些关注MQ的人来说,我们认为这是一个令人印象深刻的首次展示,并强调了我们对市场的破坏性影响。毕竟,我们是创建自动化机器学习类别的公司。去年,我们选择不参与MQ,但Gartner对市场的影响是不可否认的。   我们的想法似乎与Gartner一致,特别是在增强分析方面。 Gartner在2019年的十大战略技术趋势中表示,“到2020年,超过40%的数据科学任务将实现自动化。”并且,“到2020年,公民数据科学家的数量将比专家数据快五倍科学家“。  我们在开发增强分析平台方面投入的资金超过任何其他供应商,我们的客户正在使用这种平台来改变其运营方式。借助DataRobot前所未有的自动化程度,数据科学技能在整个组织内实现民主化 - 使数据科学家能够提高工作效率,使企业用户能够充当公民数据科学家,并将人工智能和机器学习注入每项关键业务决策。     这就是为什么我...      

文本挖掘与数据挖掘:发现差异

  文本挖掘和数据挖掘通常可以互换使用,以描述信息或数据的处理方式。这是事实,但只是在一般意义上。在这篇文章中(文本挖掘与数据挖掘),我们将看看文本挖掘和数据挖掘的不同重要方式。文本挖掘与数据挖掘:哪个先来?  直到最近,企业数据领域的IT专家才专注于“数据挖掘”,我们可以将其定义为从结构化数据(结构化数据库或数据仓库中包含的数据)中发现知识。今天大多数可用的业务数据是非结构化信息;即使它也可能包含结构化字段中的数字,日期和事实,非结构化信息通常是文本(文章,网站文本,博客文章等)。非结构化信息的存在使得使用传统商业智能工具有效地执行知识管理活动变得更加困难。  包含文本或非结构化信息的知识源的发现称为“文本挖掘”。因此,数据挖掘和文本挖掘之间的主要区别在于文本挖掘数据是非结构化的。数据挖掘与文本挖掘方法  正如数据挖掘不仅仅是一种从数据中发现知识的独特方法或单一技术一样,文本挖掘也包含各种方法和技术,例如:  基于关键字的技术:输入基于文本中选择的关键字,这些关键字被过...      

使用DataRobot和Databricks简化大数据和AI

  许多组织正在寻找将AI和分析应用于其业务的方法,这需要从数据准备到机器学习再到部署一直受到关注。在DataRobot,我们很高兴地宣布与Databricks合作,这使我们能够为公司提供强大的解决方案,以加速他们的分析创新和AI应用程序的构建。   由Apache Spark?的原始创建者创建,Databricks统一分析平台通过统一数据工程,数据科学家和业务来加速创新。 Databricks使组织能够在一个地方创建从ETL和交互式探索到生产的端到端数据管道,实现更快的价值实现,具有前所未有的性能 - 比Apache Spark快10-100倍。   为什么Databricks和DataRobot    Databricks和DataRobot一起提供独特的工具组合,为人工智能和机器学习团队提供支持 - 从数据科学家到“公民数据科学家”,如业务分析师,软件工程师和数据工程师 - 通过提供项目成功所需的资源来提高工作效率。   Databricks将统一分析平台带给DataRobot用户,以提供ETL功能来清理,重新格式化,加入和优化数据集,从而构建机器学习模型。 DataRobot为Databricks用户带来了自动化机器学习的强大功...      

数据挖掘中的文本分类算法

  越来越多的组织采用了文本分类系统来有效地管理不断增长的非结构化信息流入。文本分类系统的目标是增加信息的可发现性,并使所有发现的知识可用或可行,以支持战略决策。  文本分类系统需要几个元素:它获取文档它包含一个商定的层次结构(树),描述组织最相关的主题它包括样本文档,用于标识要分配给层次结构的每个类别/节点的内容类型...      

使用DataRobot和Amazon SageMaker使数据科学团队能够应对机器学习的挑战

  为什么机器学习如此困难  对于开发人员,数据工程师和数据科学家而言,机器学习过程可能具有挑战性 - 构建,培训,然后将模型部署到生产中既复杂又耗时。     首先,您需要收集并准备历史训练数据,其中您知道您要预测的结果,这些数据将用于发现数据集的哪些元素很重要。   接下来,您需要选择最佳算法来拟合数据和结果,并提供准确的模型。   在决定进近之后,您需要训练算法以使用历史数据进行预测,这需要大量的计算时间和精力。   然后,您需要调整所选模型,以便提供最佳预测。这通常是一个繁琐而复杂的过程,需要大量的手动工作。   在开发完全训练有素的模型后,您需要将模型与应用程序集成,并将此应用程序部署在可扩展的基础架构上。    DataRobot和亚马逊网络服务(AWS)认识到这些步骤需要专业的专业知识,访问大量的计算能力和存储,以及时间来试验和优化流程的每个步骤。最后,很明显为什么机器学习对大多数开发人员和数据科学团队来说都是如此耗时且困难。  为了确保机器学习成功,DataRobot和Ama...      

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