Цитаты из книг автора «Брендан Тирни»

То, ради чего мы выявляем закономерность, иногда называют говорит о том, что это прозрение должно быть применимо.

То, ради чего мы выявляем закономерность, иногда называют подчеркивает, что закономерность должна дать нам важную информацию о проблеме, которая до этого была скрыта.

Машинное обучение фокусируется на разработке и оценке алгоритмов выявления закономерностей в данных. Глубинный анализ данных, как правило, предполагает анализ структурированных данных и часто подразумевает акцент на коммерческих приложениях. Наука о данных учитывает и то и другое, при этом охватывает и другие проблемы: очистку и преобразование неструктурированных веб-данных и информации из социальных сетей, хранение и обработку больших неструктурированных наборов данных и вопросы, связанные с этикой и регулированием.

машинное обучение и глубинный анализ данных.

глубинным анализом данных и машинным обучением

По сути, набор данных предназначен для двух разных целей. Первая состоит в том, чтобы выявить алгоритм, который генерирует лучшие модели. Вторая — оценить эффективность обобщения наилучшей модели, т.е. насколько хорошо она может справиться с новыми данными. Золотое правило оценки моделей заключается в том, что их никогда не следует тестировать на тех же данных, на которых они были обучены. Использование одних и тех же данных для моделей обучения и тестирования равносильно тому, чтобы показать ученикам экзаменационные вопросы за ночь до экзамена.

Графические карты и процессоры (GPU)

Криса Андерсона «Длинный хвост: Эффективная модель бизнеса в интернете

задачи могут называться по-разному, например: ETL (извлечение, преобразование, загрузка), подготовка, слияние, уплотнение данных и др.

где набор данных содержит — оценка функцией цели для того же объекта.