数据

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...      

文本挖掘与数据挖掘

  随着公司试图解决其非结构化信息或大数据的商业价值,文本挖掘和数据挖掘正变得越来越普遍。虽然目标通常是相同的 - 利用信息进行知识发现 - 但这些技术在数据复杂性,部署时间和应用方面存在很大差异。在这篇文章中,我们将深入探讨它们如何应用于实际项目中。  首先,值得回顾一下他们的定义:  文本挖掘是将非结构化文本文档或资源转换为有价值的结构化信息所需的一组过程。这需要复杂的语言和统计技术,能够分析非结构化文本格式和技术,将每个文档与可操作的元数据相结合,这可以被视为构建此类数据的一种锚点。一旦内容被注释,它就可以通过链接映射自动进行分类,路由,汇总和可视化,最重要的是,它变得更容易搜索。  什么是数据挖掘?数据挖掘是一种基于算法的过程,用于从数据中分析和提取有用信息。它可用于自动发现数据中隐藏的模式和关系,并预测大数据集的结果。  虽然最终目标非常相似 - 利用信息来推动决策制定,降低成本并增加业务活动的收入,如问题检测,分析和纠正,或R& D发现,预测和战略规划 - 我们需要密...      

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...      

热点推荐