Blueocean Learning เป็นองค์กรที่ปรึกษาด้านไอที โซลูชันและบริการที่ตั้งอยู่ในบังกาลอร์ในช่วง 2 ทศวรรษที่ผ่านมา โดยมีแบนด์วิธในการฝึกอบรมองค์กรและบุคคลทั่วไปในเทคโนโลยีเฉพาะกลุ่มทั้งหมด เราฝึกอบรมองค์กรทุกขนาดตั้งแต่ SME ไปจนถึง Global Corporations
วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลก็เพิ่มมากขึ้นเมื่อโลกเข้าสู่ยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ จุดสนใจหลักขององค์กรคือการสร้างเฟรมเวิร์กและโซลูชันในการจัดเก็บข้อมูล เมื่อเฟรมเวิร์กอย่าง Hadoop แก้ปัญหาพื้นที่จัดเก็บข้อมูลได้ การประมวลผลข้อมูลนี้กลายเป็นเรื่องท้าทาย วิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหานี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออนาคตของปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณได้
เป้าหมายในการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลดิบ Data Science มีการผสมผสานระหว่างเครื่องมือ อัลกอริทึม และหลักการการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ หลักสูตรวิทยาการข้อมูลอธิบายวิธีการประมวลผลประวัติของข้อมูล Data Science ทำการวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อระบุการเกิดขึ้นของเหตุการณ์เฉพาะ วิทยาศาสตร์ข้อมูลมองข้อมูลจากหลายมุม บางครั้งอาจไม่รู้มาก่อน วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ในการตัดสินใจและคาดการณ์โดยใช้การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนด และการเรียนรู้ของเครื่อง
• การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ – แบบจำลองนี้ใช้ในการทำนายความเป็นไปได้ของเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้นในอนาคต เช่น หากคุณกำลังให้เงินเป็นเครดิต เรื่องที่ลูกค้าจะชำระเงินด้วยเครดิตในอนาคตตรงเวลาก็เป็นปัญหาสำหรับคุณ เราสามารถสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่าการชำระเงินในอนาคตจะตรงเวลาหรือไม่โดยใช้ประวัติของลูกค้า
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด: นี่คือแบบจำลองที่มีความฉลาดและความสามารถในการตัดสินใจของตนเองด้วยพารามิเตอร์แบบไดนามิก
เราสามารถเรียกใช้อัลกอริทึมกับข้อมูลเพื่อนำความฉลาดมาสู่มันได้ เมื่อใช้โมเดลการวิเคราะห์เชิงกำหนด คุณสามารถทำให้รถของคุณสามารถตัดสินใจได้ เช่น เมื่อใดควรเลี้ยว ควรใช้เส้นทางใด เมื่อใดควรลดความเร็วหรือเพิ่มความเร็ว
• แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการคาดการณ์ – คุณสามารถสร้างแบบจำลองเพื่อกำหนดแนวโน้มในอนาคตของบริษัทการเงินโดยใช้ธุรกรรมภายใต้กระบวนทัศน์ของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน แบบจำลองการตรวจจับการฉ้อโกงสามารถฝึกฝนได้โดยใช้บันทึกประวัติการซื้อที่เป็นการฉ้อโกงโดยการฝึกอบรมเครื่องจักรของคุณ
• แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการค้นพบรูปแบบ-นี่คือรูปแบบที่ไม่มีการควบคุมซึ่งคุณไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการจัดกลุ่ม รูปแบบที่พบบ่อยที่สุดคือการจัดกลุ่ม ในการสร้างเครือข่ายโดยการวางเสาสัญญาณในภูมิภาค เราสามารถใช้เทคนิคการจัดกลุ่มเพื่อค้นหาที่ตั้งเสาเหล่านั้น ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้ทุกคนจะได้รับความแรงของสัญญาณที่เหมาะสม
Publisho Theme | Powered by Wordpress