5 najciekawszych nowości z Microsoft Ignite 2017

Microsoft Ignite jest konferencją organizowaną przez Microsoft dla entuzjastów nowych technologii. Każdorazowo prezentowane są na niej nowości dotyczące poszczególnych usług i grup produktów Microsoft. Mnie oczywiście najbardziej interesowała części związanej z danymi i po przestudiowaniu najpopularniejszych sesji chciałbym Ci przedstawić 5 najciekawszych nowości zaprezentowanych przez Microsoft. Funkcja Predict w Azure SQL Database Funkcja Predict została wprowadzona … Dowiedz się więcej

Jak w prosty sposób znaleźć się w czołówce rankingu wybranego konkursu na Kaggle?

Kaggle jest miejscem niemal mitycznym, gdzie bój między sobą toczą Data Scientist-ci z całego świata. Marzeniem każdego z nich jest znaleźć się w czołówce dowolnego konkursu, nie wspominając nawet o jego wygraniu. Wydawać by się mogło, że osiągnięcie tego celu graniczy z cudem i wymaga nie lada wysiłku. Okazuje się jednak, że istnieje droga na skróty. 🙂

Dowiedz się więcej

Microsoft Azure User Group #15

Jakiego narzędzia powinienem użyć do tego projektu? Które z nich zapewni mi odpowiednią skalowalność i szybkość? – te pytania powtarzane są na forach związanych z analizą i przetwarzaniem danych. I nic dziwnego. Liczba rozwiązań z rodziny uczenia maszynowego, które są dostępne na rynku potrafi przyprawić o zawrót głowy.

Dowiedz się więcej

Zaawansowana analityka w chmurze hybrydowej – darmowy webinar

Statystyki pokazują, że wykorzystanie chmury publicznej w ostatnich 5 latach wzrosło o niemal 50%. Nie oznacza to jednak, że firmy przenoszą swoje dane w 100% do chmury. Zazwyczaj mamy do czynienia z podejściem hybrydowym. Firmy korzystają z korzyści jakie niesie chmura, a przy tym zachowują swoje krytyczne dane OnPremises.

Dowiedz się więcej

Wybór odpowiedniego algorytmu. Część 1 – wprowadzenie

jak wybrać algorytm, uczenie maszynowe, dobór algorytmu, uczenie maszynowe, data science, sztuczna inteligencja

Dobór algorytmu to w przypadku Machine Learningu jedna z kluczowych kwestii. Niekiedy może ona zaważyć nad powodzeniem całego projektu, a w większości przypadków będzie mieć kluczowy wpływ na osiągane przez nasz model wyniki. Źle dobrany algorytm może spowodować wyciąganie niewłaściwych wniosków z danych, czego następstwem mogą być fatalne w skutkach decyzje biznesowe. Właśnie dlatego postanowiłem dogłębnie rozpracować temat i podzielić się moimi przemyśleniami na łamach bloga.

Dowiedz się więcej