Цитата Сатьи Наделлы

Мы собираемся полностью изменить то, что означает расширенная аналитика с помощью наших решений для обработки данных. У нас есть материалы по машинному обучению, которые действительно привносят продвинутую аналитику и статистическое машинное обучение в отделы обработки данных во всем мире.
Теперь, когда мы находимся в облаке, все меняется с точки зрения обмена нашими данными, понимания наших данных с использованием новых методов, таких как машинное обучение.
Мы всегда должны с подозрением относиться к системам машинного обучения, которые описываются как свободные от предвзятости, если они были обучены на данных, сгенерированных человеком. Наши предубеждения встроены в эти обучающие данные.
Это моя любимая часть аналитики: брать скучные плоские данные и воплощать их в жизнь с помощью визуализации.
Вам нужно использовать науку о данных и машинное обучение, чтобы получить достоверную информацию о том, что происходит внутри компании.
Машинное обучение ищет закономерности в данных. Если вы начнете с расистских данных, вы получите еще больше расистских моделей. Это настоящая проблема.
Определенно, машинное обучение все чаще используется в продуктах Google, как в службах на базе центров обработки данных, так и в гораздо большей степени наши продукты работают на устройствах по телефону.
Наука о данных — это сочетание аналитики и разработки новых алгоритмов.
Раньше мы могли использовать машинное обучение в нескольких подкомпонентах системы. Теперь мы фактически используем машинное обучение для замены целых наборов систем, а не пытаемся создать лучшую модель машинного обучения для каждой из частей.
В «Делойте» наши программы для ветеранов предлагают новые подходы. Например, мы помогаем организациям ветеранов использовать аналитику данных для просеивания потоков информации о потребностях ветеранов.
Если мы изучаем обучение как науку о данных, мы можем реконструировать человеческий мозг и адаптировать методы обучения, чтобы максимизировать шансы ученика на успех. Это самая большая революция, которая может произойти в образовании, превратив его в науку, основанную на данных, а не тот средневековый набор слухов, который склонны распространять профессора.
Приложения машинного обучения и искусственного интеллекта оказываются особенно полезными в океане, где есть так много данных - большие поверхности, большие глубины - и недостаточно данных - слишком дорого и не всегда полезно собирать образцы любого вида из повсюду.
Вы обращаетесь к Google, вы видите этот невероятный мир информации, вы видите рекламу, но вы также получаете Google Analytics. А Google Analytics в сочетании с продажами, обслуживанием и маркетингом Salesforce означает, что оба наших клиента получат информацию о клиентах, которой у них никогда не было раньше. Это действительно захватывающе.
Компания начала свою деятельность в начале 90-х или конце 80-х. Мы были компанией, специализирующейся на поведенческих исследованиях. Мы не занимались аналитикой данных до 2012 года. Таким образом, все данные, которые мы собирали до 2012 года, что было сделано британской компанией SBL group, были собраны посредством количественных и качественных исследований на местах.
Проблема для большинства начинающих лидеров, у которых нет наставника, начинается, когда они измеряют результаты и обнаруживают, что полностью осведомлены о данных и аналитике, но совершенно не знают, что делать.
Я думаю, что есть много отраслей, которые собирают много данных и еще не рассмотрели последствия машинного обучения, но в конечном итоге будут его использовать.
Помните, что машина здесь, чтобы помочь вам, потому что, в конце концов, вы не играете в шахматы фристайл, продвинутые шахматы, человек плюс машина. Если вы играете против других людей, речь идет о победе в игре. Машина не будет вам помогать, если вы, конечно, не жульничаете. И поскольку машины там нет, вы должны убедиться, что все, что вы узнаете из компьютера, не сильно повлияет на то, как вы играете в реальную игру.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!