התחברות

התחברות
x
או
x
הרשמה
x

או

קליק אחד ואתם מחוברים. מהיר .קל .מאובטח.

מעניין? שתפו דף זה באמצעות הטלפון הנייד

מאמרים

מגמות של ביג דאטה בעולם הביטוח
CA Technologies
SSIS - Buffer Size Optimization
קטגוריה ראשית
בדיקות BI ו-DWH לעומת הבדיקות בתחומים אחרים
קטגוריה ראשית
איסוף דרישות לפרויקטי BI
קטגוריה ראשית
כח המידע במיקוד
קטגוריה ראשית
0

הדף שלנו בפייסבוק

ברוך הבא, אורח
שם משתמש: סיסמא: זכור אותי

דיון: ML AI ל'משנה איך תקרא לזה הכל אותו דבר

ML AI ל'משנה איך תקרא לזה הכל אותו דבר 2 months 2 weeks ago #8478

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 332
  • קרמה: 0
קישור לכותרת שחוסכת מאמרים שלמים ;)
הכתבה שמתחת לכותרת מתארת את גלגולי מדע הנתונים דרך שמות מתחלפים, בחיפוש אחרי מודל מתאים. הערה: לדעתי המודל המתאים הוא פשוט קבוצות. ראה כאן בפורום "מדע הנתונים החדש" או ב New Data Science.

No Matter What You Call It, It’s all the Same Thing

www.linkedin.com/pulse/matter-what-you-c...pzdHm4ySV0jjZg%3D%3D

Summary: A little history lesson about all the different names by which the field of data science has been called, and why, whatever you call it, it’s all the same thing.

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

ML AI ל'משנה איך תקרא לזה הכל אותו דבר 2 months 1 day ago #8483

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 332
  • קרמה: 0
למי שאין לו זמן לתיאוריות, ההבדל בין ML AI ופתרונות מדע-הנתונים הישן והחדש, מתרכזים בדבר אחד - איתור השערות (היפותזות) מועילות. פתרון נכון יחפש את הגורמים האפקטיביים, ולא יגדיר אותם מראש. כל פתרון שכן מגדיר גורמים כאלה, בא בחשבון ליישום רק בשלב השני, לאחר זיהוי הגורמים, כשמתבקשים לדיק את הגדרת המשתנים והקשרים ביניהם.

למה יש כשל ובלבול מושגים?
- בעבר הנתונים נאספו בצורה מתוכננת ומבוקרת, כך שההגדרות היו ידועות מראש. בימינו, כמעט שאין "מותרות" של ידיעה מראש וברוב המקרים (ובעיקר בביג דטה), לא יודעים כלום בהתחלה. מניחים לפנינו הר ענק של נתונים, ושואלים אותנו מה זה אומר! השאלה מציבה בעיה לוגית חסרת מוצא - לך תמצא תשובה לאין-שאלה!!! בעיני פילוסופים של המדע, דרישה כזאת תחשב לאבסורד גמור, אבל במציאות זה בדיוק מה שמנתחי ביג דטה מתבקשים לספק. אגב, אם מישהו כן ימצא לאבסורד החביב דלעיל פתרון לוגי, אשמח מאד לדעת. This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. בינתיים, הפתרון היחיד שנותן מענה לניתוח נתונים ללא הגדרת מטרה, כתוב כאן בפורום כריית-מידע של DWH, ובפרסומים של פרויקט "new data science" או GT.

בברכה
אדית
עריכה אחרונה: 2 months 1 day ago  ע''י Edith Ohri. סיבה: ציטוט קטע לא נכון בטעות
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.

ML AI ל'משנה איך תקרא לזה הכל אותו דבר 2 months 1 day ago #8484

  • Edith Ohri
  • Edith Ohri's Avatar
  • Offline
  • Moderator
  • הודעות: 332
  • קרמה: 0
התפיסה המקובלת נשענת על הנחות שמתאימות לסביבה מבוקרת בלבד, ולמקרים שבהם יודעים מה התנהגות האוביקטים. במקרה הכללי של לימוד או במקרים שאינם מבוקרים (שהם רוב מקרי ביג דטה) התפיסה המקובלת שגוייה. הכשל של כריית ביג דטה הוא גם סיפור הכשל של לימוד-מכונה. הנושא הועלה לפני למעלה משלוש שנים, ב- 30-09-2016, כאן בפורום כריית-מידע של DWH בדיון "MACHINE LEARNING רודף אחרי הזנב" #8347

בברכה
אדית
הנהלת האתר ביטלה גישת כתיבה ציבורית.
מנהלים: Edith Ohri
זמן יצירת העמוד: 0.146 שניות

Microsoft

Oracle

IBM

Informatica

Sap

SAS

Qlikview

Cloudera

Machine Learning