Blueocean Learning — это организация, занимающаяся ИТ-консалтингом, решениями и услугами, базирующаяся в Бангалоре в течение последних двух десятилетий и способная обучать юридические лица и отдельных лиц всем нишевым технологиям. Мы обучаем организации всех размеров, от малого и среднего бизнеса до глобальных корпораций.

НАУКА ДАННЫХ:

По мере того, как мир вступал в эпоху больших данных, росла и потребность в их хранении. Главной целью предприятий было построение магистрали и решений для хранения данных. когда такие фреймворки, как Hadoop, решили проблему хранения, обработка этих данных стала проблемой. Наука о данных начала играть жизненно важную роль в решении этой проблемы. Наука о данных — это будущее искусственного интеллекта, поскольку она может повысить ценность вашего бизнеса.

Чтобы обнаружить скрытые закономерности в необработанных данных, наука о данных сочетает в себе различные инструменты, алгоритмы и принципы машинного обучения. Курс Data science объясняет, как обрабатывать историю данных. Наука о данных выполняет анализ с использованием передовых алгоритмов машинного обучения, чтобы определить возникновение определенного события. Наука о данных смотрит на данные со многих сторон, иногда с неизвестных ранее сторон. Наука о данных используется для принятия решений и прогнозов с использованием прогнозирующего причинно-следственного анализа, командного анализа и машинного обучения.

• Упреждающий анализ причин — эта модель используется для прогнозирования возможности возникновения конкретного события в будущем. Скажем, если вы отдаете деньги в кредит, вопрос своевременности будущих платежей клиентов по кредиту является для вас проблемой. Мы можем построить модель, чтобы предсказать, будут ли будущие платежи своевременными или нет, используя историю клиентов.

• Предписывающая аналитика: это модель, обладающая интеллектом и способная принимать собственные решения с динамическими параметрами.

мы можем запускать алгоритмы на данных, чтобы привнести в них интеллект. Используя предписывающую аналитическую модель, вы можете позволить своему автомобилю принимать решения, например, когда поворачивать, по какой дороге ехать, когда замедляться или ускоряться.

• Машинное обучение для прогнозирования. Вы можете построить модель для определения будущей тенденции финансовой фирмы, используя транзакционный метод в рамках парадигмы контролируемого обучения. Модель обнаружения мошенничества может быть обучена на основе истории мошеннических покупок путем обучения машин.

• Машинное обучение для обнаружения закономерностей — это автоматическая модель без предопределенных меток для группировки. Кластеризация является наиболее распространенным шаблоном. Чтобы создать сеть путем размещения вышек в регионе, мы можем использовать метод кластеризации, чтобы найти те местоположения вышек, которые обеспечат всем пользователям оптимальную мощность сигнала.