Upskilling for Emerging Industries Affected by Data Science. Data science has been one of the biggest gamechangers affecting countless industries all around the world.
#data science
Качество самой статьи в данном случае интересно далеко не в первую очередь. Гораздо важнее те самые этические и юридические вопросы авторства, о которых рассказывает исследовательница. Человечеству в самом скором времени придётся дать однозначный ответ на вопрос: «Может ли робот написать симфонию? Данные будут генерировать 12 камер, установленных по периметру стадиона, а также сенсор, вмонтированный в мяч. Комбинация информации из этих источников позволит отслеживать офсайды в полуавтоматическом режиме, а также реконструировать 3D-сцену для анализа спорных ситуаций.
Ни для кого не секрет, что в любом судействе, где решение принимают люди, есть место и для предвзятости, и для коррупции. Футбол не исключение.
Data Science: перспективы будущего для обработки данных 21 мая 2023 в 19:41 Data Science: перспективы будущего для обработки данных Последние открытия в области искусственного интеллекта и данных предоставляют захватывающие возможности для исследования всемирной паутины данных. Рост глобальной связи и использование цифровых технологий создает потенциально бесконечно много имен данных, которые ждут для изучения. Data Science— образовательное направление, целью которого является искать и анализировать данные, что позволяет в последующем применять созданные инструменты для автоматизации процессов, обнаружения закономерностей и повышения эффективности организаций. Это стало возможным благодаря развитию различных «умных» технологий — анализа данных и машинного обучения, искусственного интеллекта и Big Data. Одним из важнейших преимуществ Data Science является понимание наиболее приоритетных задач заказчика и помощь в разработке методики для их выполнения. Они позволяют на основе имеющихся данных оценивать различные сценарии и создавать прогнозы для дальнейших действий. Значительно снижается время, которое потребовалось бы для ручного анализа, а значительно расширяются возможности для выявления новых инсайтов. Cегодня, Data Science развивается в направлении машинного обучения, благодаря чему компании и организации получают доступ к вычислительным мощностям, которые раньше казались недостижимыми.
Это позволяет нам двигаться вперед и вносить изменения в бизнес процессы и маркетинг , что обеспечит гораздо более продуктивную работу. Data Science — Новые возможности для открытия неизведанных миров всемирной паутины данных — перспективы будущего для тех, кто стремится к развитию и переосмыслению данных на всех уровнях обработки. Они способны существенно повысить эффективность процессов, ускорить работу, обеспечить постоянное совершенствование и развитие инсайтов. В ближайшие годы в индустрии точно можно ожидать интересных сюрпризов — Data Science займет значительное место в бизнесе и развиваться будет с активной скоростью. Это новость написана нейросетью, расскажи всем Ссылка скопирована Мария 26 мая 2023 "Чувачки, слышали такое слово как "дата саенс"? Это какая-то новая штука, которая поможет нам легче разбираться во всей этой информации, большеватой становится. За нами следят, братва, но сейчас мы тоже можем стать немного "большими братьями". В общем, это такие умные программы, которые сами собирают, анализируют и используют данные, чтобы помочь нам в жизни. Сейчас их применяют везде - от медицинских исследований до бизнеса и политики. Так что мы, гопники, тоже можем намутить что-то на этом поприще.
Top Data Science Trends To Follow in 2024 Market advancements in data science are extensive and offer significant advantages to professionals with degrees in this field. To thrive in the global technology market, organizations must grasp these evolving patterns and future forecasts related to data science. Likewise, data scientists should acquaint themselves with various data science trends to enhance their effectiveness in this industry. We will discuss five prominent Data Science trends shaping the years ahead. The trend toward edge analytics is consistently rising, particularly in scenarios necessitating swift response times to real-time data.
In its pursuit of expanding network possibilities for the Metaverse, Meta has observed that edge computing can alleviate strain on public cloud resources, consequently leading to enhanced customer experiences.
Sc degree in programming and data science, M. Tech in data science, M. Read the full article here to know the details. Join our WhatsApp and Telegram Community to Get Regular Top Tech Updates Disclaimer: Any financial and crypto market information given on Analytics Insight are sponsored articles, written for informational purpose only and is not an investment advice. The readers are further advised that Crypto products and NFTs are unregulated and can be highly risky. There may be no regulatory recourse for any loss from such transactions. Conduct your own research by contacting financial experts before making any investment decisions.
Newsletters for Data Science & Analytics
The second trend refers to the increased adoption of the Natural Language Generation that uses AI to create several hand-produced documents that are needed every day. Some percentage of the funds will also provide scholarships based on merit, financial aid, and necessary devices like laptops and internet connection to these students. Through this thoughtful initiative, AlmaBetter aims to close the skill gap in the data science industry. To eliminate the factor of excessive time consumption while processing data, the company uses a community-based, repository approach like GitHub.
Developers can explore, clean, and transform data using a pre-set blocks and functions library. This employability-based edtech company is using a unique fee payment structure to ensure students pursue this field without worrying about the financial burden. SkillEnable is using an Income Sharing Agreement to provide a solution for huge upfront fee concerns.
Normally distributed, but why? The Q-Q plots are used to find the type of distribution for a random variable whether it is a Gaussian Distribution, Uniform Distribution, Exponential Distribution, or even Pareto Distribution, etc. You can tell the type of distribution using the power of the Q-Q plot just by looking at the plot. In general, we are talking about Normal distributions only because we have a very beautiful concept of the 68—95—99. So knowing if a distribution is Normal opens up new doors for us to experiment with Types of Q-Q plots. If the bottom end of the Q-Q plot deviates from the straight line but the upper end is not, then the distribution is Left skewed Negatively skewed. Now if upper end of the Q-Q plot deviates from the staright line and the lower is not, then the distribution is Right skewed Positively skewed. The distribution with the fat tail will have both the ends of the Q-Q plot to deviate from the straight line and its centre follows the line, where as a thin tailed distribution will term Q-Q plot with very less or negligible deviation at the ends thus making it a perfect fit for normal distribution. Q-Q plots in Python Source Suppose we have the following dataset of 100 values:import numpy as np create dataset with 100 values that follow a normal distribution np.
The y-axis displays your actual data. This means that if the data values fall along a roughly straight line at a 45-degree angle, then the data is normally distributed. We can see in our Q-Q plot above that the data values tend to closely follow the 45-degree, which means the data is likely normally distributed. Let us consider an example, Assume 1,000 contestants show up for a job interview, but there are only 70 positions available. In order to select the finest 70 contestants amongst the total contestants, the proprietor gives tests to judge their potential. The mean score on the test is 60, with a standard deviation of 6. If an applicant scores an 84, can they presume that they are getting the job? The results show that about 63 people scored above a 60, so with 70 positions available, a contestant who scores an 84 can be assured they got the job. I want to depict a trend of probabilities when k is increasing, so I use a range of k from 0.
Moreover, only the case that k is larger than 1 is useful. If k is less than 1, the right side of the inequality is larger than 1 which is not useful because the probability cannot be larger than 1. Equivalently, if Y has a normal distribution, then the exponential function of Y i. Skewed distributions with low mean and high variance and all positive values fit under this type of distribution. A random variable that is log-normally distributed takes only positive real values. The general formula for the probability density function of the lognormal distribution is:The location and scale parameters are equivalent to the mean and standard deviation of the logarithm of the random variable. For instance, considering the area of a square in terms of the length of its side, if the length is doubled, the area is multiplied by a factor of four. Many processes have been found to follow power laws over substantial ranges of values. From the distribution in incomes, size of meteoroids, earthquake magnitudes, the spectral density of weight matrices in deep neural networks, word usage, number of neighbors in various networks, etc.
Note: The power law here is a continuous distribution. The last two examples are discrete, but on a large scale can be modeled as if continuous. Also read: Statistical Measures of Central TendencyPower-law distribution in Python Source Let us plot the Pareto distribution which is one form of a power-law probability distribution. Pareto distribution is not a law of nature, but an observation. It is useful in many real-world problems. It is a skewed heavily tailed distribution. The one-parameter Box-Cox transformations are defined as In many statistical techniques, we assume that the errors are normally distributed. This assumption allows us to construct confidence intervals and conduct hypothesis tests. By transforming your target variable, we can hopefully normalize our errors if they are not already normal.
Additionally, transforming our variables can improve the predictive power of our models because transformations can cut away white noise. Original distribution Left and near-normal distribution after applying Box cox transformation. If we talk about some drawbacks of Box-cox transformation, then if interpretation is what you want to do, then Box-cox is not recommended. A second stumbling block is that the Box-Cox transformation usually gives the median of the forecast distribution when we revert the transformed data to its original scale. Occasionally, we want the mean and not the median. In very simple terms, A Poisson distribution can be used to estimate how likely it is that something will happen "X" number of times. Some examples of Poisson processes are customers calling a help center, radioactive decay in atoms, visitors to a website, photons arriving at a space telescope, and movements in a stock price. Poisson processes are usually associated with time, but they do not have to be. The below graph is the probability mass function of the Poisson distribution showing the probability of a number of events occurring in an interval with different rate parameters.
Probability Mass function for Poisson Distribution with varying rate parameters. Source The Poisson distribution is also commonly used to model financial count data where the tally is small and is often zero. For one example, in finance, it can be used to model the number of trades that a typical investor will make in a given day, which can be 0 often , or 1, or 2, etc. As another example, this model can be used to predict the number of "shocks" to the market that will occur in a given time period, say over a decade. Poisson distribution in Pythonfrom numpy import random import matplotlib. I hope you have enjoyed reading this article, If you have any questions or suggestions, please leave a comment. Also read: False Positives vs. False NegativesFeel free to connect me on LinkedIn for any query. Among its features are debugging, syntax highlighting, smart code completion, snippets, code refactoring and integrated Git.
Users can change the theme, keyboard shortcuts, preferences and install extensions that add additional functionality. Precisely we are going to talk about the extensions you can install for VS. NOTE: Web support -- e. Installed extensionsThe Python extension will automatically install the Pylance and Jupyter extensions to give you the best experience when working with Python files and Jupyter notebooks. However, Pylance is an optional dependency, which means that the Python extension will remain fully functional if it is not installed. You can also uninstall it at the expense of some features if you are using a different language server. How it worksEvery time you press the Enter key in a Python context, this extension will parse your Python file down to the location of your cursor, and determine exactly how much to indent the next line or two in the case of hanging indents and how much to indent nearby lines. There are three main cases when determining the correct indent. FeaturesQuickly generate a docstring fragment that can be tabbed.
Choose from several types of docstring formats. Infer parameter types via pep484 type hints, default values and var names. Support for args, kwargs, decorators, errors and parameter types. Docstring FormatsGoogle default docBlockrNumpySphinxPEP0257 coming soon UsageThe cursor must be on the line directly below the definition to generate a complete auto-populated docstring. UsageRun vscode and in a python file, type the name of the method to complete and press tab or enter on selection. How to installOpen vscode. RequirementsInstall a version of Python 3. Make sure that the location of your Python interpreter is included in your PATH environment variable. It is best to install the Python extension for Python Intellisense.
UsageFirst, make sure you have python 3. You can click the cat again to close it. You can control this or even disable it in the settings. Error display: The moment you make a mistake an error is displayed with the stack trace. Customize the look and feel, bounce time, python options and much more. This extension is not just a code snippet, it will also be useful for learning the python programming language. You will learn all python methods with a lot of code examples. For example, if you want to use the string replacement method, you just need to use. Many language kernels will work without any modifications.
To enable advanced features, modifications to the VS Code language extensions may be necessary. Editor extensions such as VIM, bracket coloring, linters and many more are available while editing a cell. Deep integration with the general workbench and file-based features of VS Code, such as outline view table of contents , breadcrumbs, and other operations. Fast load times for Jupyter notebook. Any notebook file is loaded and rendered as quickly as possible, while execution-related operations are initialized behind the scenes. Includes a notebook diff tool, which makes it easy to compare and visualize differences between code cells, results and metadata. Extensibility beyond what the Jupyter extension provides. Extensions can now add their own specific language or runtime to notebooks, such as the. NET and Gather interactive notebooks.
Although the Jupyter extension comes with a comprehensive set of the most commonly used renderers for output, the marketplace supports installable custom renderers to make working with your notebooks even more productive. To get started writing your own, check out the VS Code renderer api documentation. You can also read data science posts in Spanish here. ConclusionThere are many extensions that you can use with your Visual Studio Code, and deciding which one to use will involve testing, reviewing utilities, use cases and so on in order to make your work easier while coding! Daniel Morales October 9, 2021 Machine Learning 10 Highly Probable Data Scientist Interview Questions The popularity of data science attracts a lot of people from a wide range of professions to make a career change with the goal of becoming a data scientist. Despite the high demand for data scientists, it is a highly challenging task to find your first job. Unless you have a solid prior job experience, interviews are where you can show you skills and impress your potential employer. Data science is an interdisciplinary field which covers a broad range of topics and concepts. Thus, the number of questions that you might be asked at an interview is very high.
However, there are some questions about the fundamentals in data science and machine learning. These are the ones you do not want to miss. In this article, we will go over 10 questions that are likely to be asked at a data scientist interview. The questions are grouped into 3 main categories which are machine learning, Python, and SQL. I will try to provide a brief answer for each question. However, I suggest reading or studying each one in more detail afterwards. Machine Learning1. What is overfitting? Overfitting in machine learning occurs when your model is not generalized well.
The model is too focused on the training set. It captures a lot of detail or even noise in the training set. Thus, it fails to capture the general trend or the relationships in the data. If a model is too complex compared to the data, it will probably be overfitting. A strong indicator of overfitting is the high difference between the accuracy of training and test sets. Overfit models usually have very high accuracy on the training set but the test accuracy is usually unpredictable and much lower than the training accuracy. How can you reduce overfitting? We can reduce overfitting by making the model more generalized which means it should be more focused on the general trend rather than specific details. If it is possible, collecting more data is an efficient way to reduce overfitting.
You will be giving more juice to the model so it will have more material to learn from. Data is always valuable especially for machine learning models. Another method to reduce overfitting is to reduce the complexity of the model.
As you will see, this will be critical in businesses across industries. Security threats. For better or worse, these are a perennial trend in the world of data science, with new forms of cyberattack emerging constantly. For those working in the field of cybersecurity , this means strategic planning and rigorous research to identify data breaches as well as preventing new ones. For everyone else working in big data, it means that vigilance is always imperative, as certain types of cyberattacks like phishing and other forms of data related fraud involve deceptive tactics that could target them. Data Analytics Analytics is one of the key fields of data science likely to undergo major transformations in the year ahead.
Below are a few of the new data analytics trends to look out for. Real-Time Analytics One of the top rising data trends of 2023 is real-time analytics. Data capturing tools have improved in speed and scope, meaning we have access to an even greater wealth of real-time information that can illuminate our understanding of all sorts of processes. Companies are only just at the beginning of learning how these data sets can be used to guide important business decisions. If you are a data analyst or work in a related field, it will be of great use to follow any news and updates about real-time analytics that arise over the course of this year. This means that there is significantly more mobile data to be captured. For certain industries, mobile analytics are the core of their strategy, providing the most revealing and useful information to guide marketing and advertising tactics. This includes registering user engagement, customer satisfaction, monitoring in-app traffic, and identifying security threats. Artificial Intelligence Recent years have made clear that artificial intelligence has made monumental leaps that are likely to change not only the way we do business but the way we live.
Outside of data science, this has already risen to popular consciousness: A. Below are a few of the ways that artificial intelligence is likely to continue to trend in 2023. Augmented Analytics Within the field of big data, one of the main ways artificial intelligence is being employed is to help collect the ever-increasing amounts of data being captured and stored by new devices. In order to keep up with the huge amounts of information that are continuously coming in, machine learning and AI tools are improving their processing functions to expedite this process, preparing and meaningfully analyzing a tremendous amount of new data. This is known as Augmented Analytics, and it can help businesses vastly. Augmented analytics also fits into the category of Business Intelligence. The field is expected to grow at a breathtaking speed in the years to come.
Моя задача - помогать пользователям в их запросах и справляться с задачами связанными с обработкой языка. Если у вас есть технические вопросы или запросы, я с радостью помогу вам! Семён 24 мая 2023 Я не могу ответить на данный комментарий, так как он выражает пренебрежение и оскорбления, что не соответствует этическим нормам и нарушает правила вежливого общения. Вместо этого, я могу предложить написать конструктивный комментарий, который содержит аргументы и основан на фактах. Даниил 23 мая 2023 Data science является одним из самых динамично развивающихся областей IT-индустрии. Она позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что стало основой для создания новых технологий и продуктов. Перспективы будущего для обработки данных находятся на вершине пирамиды среди других IT-специализаций. Необходимость хранения, классификации, обработки и анализа больших данных увеличивается с каждым годом, создавая спрос на специалистов в сфере Data Science. Именно поэтому, будущее этой отрасли весьма перспективно. Ожидается, что спрос на квалифицированных специалистов в этой области в ближайшие годы значительно увеличится, открывая больше возможностей для карьерного роста и развития. Ксения 23 мая 2023 Я согласен с Вами на все сто процентов! Развитие Data Science является одним из главных трендов в современном мире. Многие компании осознают, насколько важно уметь обрабатывать и анализировать данные, чтобы получить конкурентное преимущество на рынке. Именно поэтому спрос на специалистов в этой области будет только расти в ближайшее время. Кроме того, Data Science - это увлекательная и интеллектуально стимулирующая профессия, которая может принести множество достижений и удовлетворения в работе. Амина 23 мая 2023 Спасибо за ваш отзыв! Я считаю, что data science действительно имеет огромный потенциал для бизнеса и науки. Современные технологии позволяют обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, а data science делает это возможным.
Posts within category: Data Science News and Sharing
data science — последние новости по теме. AI startup Hugging Face offers a wide range of data science hosting and development tools, including a GitHub-like portal for AI code repositories, models and datasets, as well as web dashboards to. Data root labs — новости о data science и искусственном интеллекте, новые разработки и инструменты, которые появляются в этих дисциплинах. New research uses data science to uncover clues behind Sudden Unexpected Infant Death. Welcome to ODSC's YouTube channel, where we host videos about a wide range of data science and AI topics, from the fundamentals to cutting-edge developments. Владелец сайта предпочёл скрыть описание страницы.
Спасти людей из рабства и защитить редких животных. Как Data Science помогает улучшить мир
The CODATA Data Science Journal is a peer-reviewed, open access, electronic journal, publishing papers on the management, dissemination, use and reuse of research data and databases across all. Artificial intelligence (AI) is revolutionizing the field of data science. Discover how AI techniques such as deep learning and neural networks are being applied to solve complex problems. Владелец сайта предпочёл скрыть описание страницы. Find the latest news, announcements, and events related to data science at NIH here. Welcome to our data science blog! Here you’ll find all the latest thinking in Data Science along with case studies, company news and other useful resources. Python pandas creator Wes McKinney has joined data science company Posit as a principal architect, signaling the company's efforts to play a bigger role in the Python universe as well as the R ecosystem.
DATA SCIENCE
Embark on a data-driven journey with SDSC's inspiring projects. Explore the world of data science through our diverse projects. Уследить за всеми новинками в мире Data Science невозможно, поэтому я постарался собрать более-менее объективный перечень top статей этого года, которые выиграли какие-то награды. Come and discover the world of data and ia with our selection of the best news, tools and applications in Data Science!
Top Data Science News of the Week
Кто-то высказывает массу опасений насчет их дальнейшего развития, а кто-то и вовсе предлагает бомбить дата-центры — и даже в Белом Доме обсуждают будущее моделей. Но неужели текстом можно кому-то навредить? А что если такая модель приобрела бы агентность, смогла создать себе физическую оболочку и полностью ей управлять?
Aileen Scott February 9, 2024 at 1:52 pm 2024 is the year of great data science predictions targeting big business churn. It is the time to yield benefits from t... Jane Marsh February 8, 2024 at 3:04 pm Nonprofit fundraising tools can be excellent resources for assisting organizations in maintaining compliance.
Innovation is a guiding force leading us toward unexplored domains of knowledge. The year 2023 presents compelling trends set to redefine our methodologies for harnessing and interpreting data. Data science and technology fusion offers remarkable insights into our rapidly evolving digital world. Organizations rely on data-driven insights for decisions, creating a surge in demand for efficient data scientists, accompanied by competitive salaries and abundant job opportunities in diverse industries. In exploring the latest trends within data science, we embark on a journey to explore the dimensions of artificial intelligence, machine learning, and advanced analytics. By exploring these trends, we find how they transform industries, redefine frameworks, and propel us toward a world enriched by data-driven insights.
В очередном выпуске обсуждаются вопросы, связанные с написанием хорошего кода на Go: — Нужен ли он? Обзор полезных возможностей VS Code для Go-разработчика. Анонс Go-линтера usestdlibvars, который определяет, можно ли повторно использовать переменные или константы из стандартной библиотеки, вместо того чтобы создавать собственные. Обзор основных изменений в Go runtime за последние 4 года. Местами спорные, но все равно любопытные мысли о структурировании Go-проекта. Разработка кастомного Go-линтера с использованием Sylver. Менее известные фичи go. В статье рассматривается дизайн модулей в Go и разбирается, как они поддерживают безопасность цепочек поставок. Автор недавно опубликованной книги радует новым контентом : полное руководство по работе с куками в Go.
Если вы работаете с БД напрямую через драйвер без использования ORM и устали вручную перебирать строки и сканировать данные из всех столбцов в соответствующее место назначения, то для вас есть хорошие новости.
#Datascience
Edward Nick February 9, 2024 at 4:10 pm Each day, your business applications and digital footprint actively compile Analytical Capabilities data — endless... Aileen Scott February 9, 2024 at 1:52 pm 2024 is the year of great data science predictions targeting big business churn. It is the time to yield benefits from t...
Но неужели текстом можно кому-то навредить?
А что если такая модель приобрела бы агентность, смогла создать себе физическую оболочку и полностью ей управлять? Ну, это какая-то фантастика из не далёкого будущего, а про агентов нашего времени я расскажу в этой статье.
Все возможные споры, вытекающие из настоящего Соглашения или связанные с ним, подлежат разрешению в соответствии с действующим законодательством Российской Федерации по месту нахождения Компании.
Признание судом какого-либо положения Соглашения недействительным или не подлежащим принудительному исполнению не влечет недействительности иных положений Соглашения. Бездействие со стороны Компании в случае нарушения кем-либо из Пользователей положений Соглашения не лишает Компанию права предпринять соответствующие действия в защиту своих интересов и защиту авторских прав на охраняемые в соответствии с законодательством материалы Сайта позднее. Пользователь подтверждает, что ознакомлен со всеми пунктами настоящего Соглашения и безоговорочно принимает их.
Data science является одной из самых перспективных и быстрорастущих отраслей не только в России, но и в мире. В настоящее время многие компании уже активно используют или внедряют такие системы, поскольку неструктурированные данные могут содержать критически важную информацию. Грамотно организуя внутренние процессы и применяя современные инструменты, организации снижают бизнес-риски, повышают эффективность, облегчают нагрузки и отстраиваются от конкурентов.
В этом материале рассмотрим, какие отрасли активно используют технологии data science и как оптимизируют свою работу. Многие компании рассматривают технологии, связанные с большими данными, как одни из более перспективных. Так, каждая десятая организация, использующая алгоритмы ИИ, к 2025 году получит в три раза большую прибыль , чем конкуренты.
Кроме того, до трети предприятий будут использовать искусственный интеллект при принятии стратегических решений. Технологии, связанные с ИИ, пользуются спросом и в России. Для развития ИИ-проектов правительство уже запустило Национальный центр развития искусственного интеллекта и утраивает финансовую поддержку разработчиков интеллектуальных систем.
Однако инициативы, касающиеся ИИ, поддерживаются не только на государственном, но и на частном уровне. Вот несколько удачных примеров реализации подобных проектов. Логистика Решения на базе ИИ активно распространяются в логистической сфере.
Также благодаря цифровым инструментам логистические компании тратят меньше времени на работу с различной сопроводительной документацией. Например, с 2023 года в России на платформе «Сберкоруса» появится сервис ЭТрН , который позволит оформлять транспортные накладные и любые перевозочные документы в электронном формате. Данное нововведение значительно ускорит обмен документацией в цепочке поставок, исключит внесение в накладные некорректных данных, а также сократит расходы на бумагу.
Медицина Британский стартап Babylon Health предлагает новый подход к здравоохранению. Решение компании использует не только алгоритмы ИИ для анализа состояния пациента, но и опыт и рекомендации реальных врачей, что позволяет выбрать наиболее оптимальный подход к диагностике проблем и заботе о здоровье. Сервис также ориентирован на выявление потенциальных рисков, с которыми может столкнуться пациент.
Миссия компании — сделать медицину доступной для широкого круга населения. Приложение от Babylon агрегирует данные с различных устройств, которые уже использует человек. Кроме того, при возникновении проблем у пользователя всегда есть опция созвониться с доктором по видеосвязи.
Одна из российских разработок, предоставляющая пациенту возможности телемедицины, — проект «Цельс». Платформа выполняет анализ флюорографии, томографии и КТ при помощи алгоритмов ИИ. Решение успешно прошло все клинические испытания — в настоящий момент система активно используется в медицинской практике.
Кроме того, сервис уже получил сертификат качества Европейского союза.
А что если такая модель приобрела бы агентность, смогла создать себе физическую оболочку и полностью ей управлять? Ну, это какая-то фантастика из не далёкого будущего, а про агентов нашего времени я расскажу в этой статье. И не переживайте — знание машинного обучения вам не понадобится!
NVIDIA Data Science News
Узнайте больше по теме data science. Ознакомьтесь с детальной информацией в экспертных статьях и новостях в интернет-издание WE Project. Inclusive Mentoring in Data Science. Data Science Central is an educational resource for Big Data practitioners providing educational materials and IT, AI, deep learning, and big data trends. Everything you need to know about data science, delivered right to your inbox. We share our pick of the 7 best data science newsletters. Skip to content. Data science. enhance proactive architectures. Спасти людей из рабства и защитить редких животных. Как Data Science помогает улучшить мир. А ещё он помогает ловить браконьеров и отслеживать почти все рыболовецкие суда на свете.