Растущий объём информации и одновременное удешевление вычислений и хранения данных породили понятие больших данных (big data).

Вопрос окупаемости проектов BigData часто оказывается ключевым.

Российский рынок больших данных активно развивается, но он ещё очень молод: данных не хватает, а инструменты анализа не всегда оказываются эффективными.

Big Data — это концепция сбора, хранения, обработки и использования всевозможных данных, полученных от людей и/или цифровых устройств.

Анализ временных рядов — тема, достойная отдельного освещения в рамках изучения Data Science. К сожалению, ей уделено мало места в стандартных программах ВУЗов, зато она повсеместно встречается на практике.

Очень часто в задачах машинного обучения у нас следующая задача. Дан массив чисел: Надо посчитать величину: Необходимость подсчёта такого выражения возникает например в EM-алгоритме на E-шаге, когда мы считаем апостериорное распределение на скрытые переменные.

Ансамблирование моделей – в машинном обучении техника для улучшения качества предсказаний. Основная идея заключается в том, что отдельно обучаются несколько моделей, а далее их предсказания усредняются. Давайте разберём, почему вообще это работает.