Perguntas com a marcação «performance»

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Qual é o tamanho do big data?
Muitas pessoas usam o termo big data de maneira bastante comercial , como um meio de indicar que grandes conjuntos de dados estão envolvidos na computação e, portanto, as soluções em potencial devem ter um bom desempenho. Obviamente, o big data sempre carrega termos associados, como escalabilidade e eficiência, mas …


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Como você gerencia as expectativas no trabalho?
Com toda a confusão em torno da ciência de dados, aprendizado de máquina e todas as histórias de sucesso, existem muitas expectativas justificadas e superinflacionadas dos cientistas de dados e de seus modelos preditivos. Minha pergunta para os estatísticos, especialistas em aprendizado de máquina e cientistas de dados é: como …



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Medida de desempenho: por que é chamado de recall?
precisão é a fração de instâncias recuperadas relevantes, enquanto recall (também conhecido como sensibilidade) é a fração de instâncias relevantes recuperadas. Eu sei o significado delas, mas não sei por que isso se chama recall ? Eu não sou falante nativo de inglês. Eu sei que recordar significa recordar, então …

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Melhores idiomas para computação científica [fechado]
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 







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O que o deixa confiante em seus resultados? Em que momento você acha que pode apresentar seu trabalho aos superiores analfabetos da tecnologia?
Entendo que os modelos são tão bons quanto os dados que você obtém, e o design incorreto pode gerar dados realmente ruins. Amostras não aleatórias, projetos desequilibrados / incompletos, confusos, podem dificultar a análise dos dados. Em que ponto devemos confiar que eles executaram um modelo útil ? Você apenas …
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