Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

Алгоритмические основы дифференциальной приватности»

Одним из способов измерения чистоты набора является использование информационной энтропии — меры неопределенности информации Клода Шеннона.

Стандартный способ обучения нейронной сети заключается в использовании алгоритма, называемого методом обратного распространения ошибки.

. На самом деле разработка нейронной сети для конкретной задачи во многом сводится к экспериментам по поиску наилучшей схемы.

Также обе функции используют число Эйлера, приблизительно равное 2,71828182. Эти функции иногда называют функциями сжатия, поскольку они принимают любое значение от «плюс бесконечности» до «минус бесконечности» и отображают его в небольшом заранее определенном диапазоне

В главе 2 мы описали жизненный цикл процесса CRISP-DM, которому следует специалист по данным. CRISP-DM определяет последовательность принимаемых им решений и действия, которые помогут их воплотить. Основные задачи специалиста по данным в цикле CRISP-DM сводятся к тому, чтобы определить проблему, спроектировать набор данных, подготовить их, принять решение о том, какой тип анализа будет использован, а затем оценить и интерпретировать результаты.

В мире больших данных специалист может запрашивать их массивные наборы с использованием аналитических языков, таких как Spark, Flink, Storm,

Причина, по которой наука о данных используется все шире, заключается в том, что сфера ее приложения не имеет значения: важны только правильные данные и четкая формулировка проблемы.

Hadoop. Фактически сегодня понятие «специалист по данным»

Неструктурированные данные встречаются гораздо чаще, чем структурированные. Например, естественные текстовые массивы (электронные письма, твиты, СМС, посты, романы и т.д.) можно считать неструктурированными данными; то же относится к коллекциям звуковых, графических и видеофайлов.