Естественная классификация - разделение (или, наоборот, группировка) предметов и явлений по существенным признакам, характеризующим их внутреннюю общность. В отличие от искусственной классификации, которая сосредоточена на внешних признаках, естественная больше ориентируется на внутреннее содержание исследуемого предмета. В частности, группировка предмета со схожими по сути (овощи, посуда, техника) - это естественная классификация....

Интернет вещей (Internet of Things) - Интернет вещей означает сеть физических или виртуальных предметов (вещей) подключенных напрямую или опосредованно к интернету и взаимодействующие между собой и/или с внешней средой посредством сбора данных и обмена данных поступающих со встроенных сервисов. Интернет вещей (IoT) дает компаниям и организациям возможность контролировать удаленно расположенные...

Искусственная классификация - разделение объектов по внешнему признаку для придания множеству исследуемых предметов (процессов, явлений) нужного порядка. Вообще в Data Mining, Data Science и машинном обучении (Machine Learning) в частности, искусственная классификация используется в рамках подготовки данных к моделированию, на этапе формирования датасета. Например, Data Scientist может заниматься искусственной классификацией...

Классификация - системное распределение изучаемых предметов, явлений, процессов по родам, видам, типам, по каким-либо существенным признакам для удобства их исследования; группировка исходных понятий и расположение их в определенном порядке, отражающем степень этого сходства.

Машинное обучение (Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться

Мультиколлинеарность — корреляция независимых переменных [1], которая затрудняет оценку и анализ общего результата [2]. Когда независимые переменные коррелируют друг с другом, говорят о возникновении мультиколлинеарности. В машинном обучении (Machine Learning) мультиколлинеарность может стать причиной переобучаемости модели, что приведет к неверному результату [3]. Кроме того, избыточные коэффициенты увеличивают сложность модели машинного...

отношение объектов, неправильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении

Прогнозирование направлено на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе исторических данных, т.е. анализа его состояния в прошлом и настоящем. Таким образом, решение задачи прогнозирования требует некоторой обучающей выборки данных.

Две базовые профессии в Data Science - это инженер данных (data engineer) и дата сайентист (data scientist). Если совсем кратко, то дата сайентист занимается построением моделей, инженер данных обеспечивает дата сайентиста данными. Если рассмотреть работу инженера данных более подробно, то можно выделить следующие категории работ и работы в этих категориях...

Точность распознавания - это отношение объектов, правильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении. Точность распознавания может оцениваться с помощью матрицы ошибок (confusion matrix), о которой мы рассказываем здесь на примере оценки эффективности прогнозирования спроса с помощью Machine Learning.

Цифровая трансформация (Digital Transformation) -  переход компании к Цифровому Бизнесу через изменение Культуры организации и внедрение новых информационных технологий, расширяющих границы организации и позволяющих формировать свою экосистему. Цифровая трансформация и цифровизация неразрывно связаны.