Orange поставляется со встроенным виджетом под названием Конструктор функций, который позволяет нам создавать новую функцию, используя существующие функции. Завершена плановая выездная проверка в отношении Представительства ООО «Оранж Бизнес Сервисез» в г. Санкт-Петербурге. В Orange есть несколько разных способов масштабирования и нормализации функций. Follow Orange Orange and others on SoundCloud. Breaking News, Local News.
How to Install Text Mining Add on in Orange Data Mining Software
Для Orange слияние означает быстрое расширение, укрепление клиентского портфеля при одновременном снижении расходов на продажи и маркетинг. Начиная с 9:28 UTC, лицо под ником Snow вошло в учетную запись Orange в RIPE NCC, используя пароль ripeadmin. Achită aici datoria istorică pentru un număr Orange.
Orange Moldova
Важно Ограничения по премиям в Строительных Компаниях | Orange. Актуальные новости 54-ФЗ, все об аренде онлайн-касс для интернет-магазина: нововведения и поправки 54-ФЗ, схемы оплаты в интернете, платежные системы и банки. Мы используем файлы cookie, разработанные нашими специалистами и третьими лицами, для анализа событий на нашем веб-сайте, что позволяет нам улучшать взаимодействие с. это химический дефолиант, который правительство США распылило над людьми и землями Вьетнама, чтобы уничтожить посевы и избавить землю от листвы. Телекоммуникационный оператор Orange имел в общей сложности 943 тысячи абонентов IPTV и DTH в Польше на конец первого квартала этого года. В этой статье я научу вас некоторым основным шагам для выполнения анализа изображений с помощью Orange.
Смотать пробег в Ниссан с помощью оранж 5
Компании-клиенты смогут лучше понять свою аудиторию, увеличить эффективность рекламы, а также поднять средний чек и прибыль каждого из магазинов, используя полученные данные в последующей коммуникации с посетителями. Технологии «НПО Аналитика» применяются для анализа поведения посетителей розничных магазинов, торгово-развлекательных центров и выставочных комплексов. Решения, внедряемые совместно с «НПО Аналитика» позволят нашим заказчикам из российского ритейла не только лучше узнать свою целевую аудиторию, но и адаптировать процессы под реально существующие бизнес-потребности.
При этом на практике академический подход часто не может быть внедрен в бизнес-процессы, потому что организации не могут себе позволить, чтобы сотрудники тратили большое количество времени, спорили, доказывали, искали тонкости того или иного подхода, копались в особенностях самих методов анализа, пытались их улучшить. Стоимость анализа данных для любой организации и исследовательского проекта очень высока. Постоянно стоит задача удешевить аналитику и попробовать разные методы. В своем выступлении Дмитрий Стефановский прокомментировал: «Это проистекает от того, что нет единой теории и сложившейся методики анализа данных.
Как обычно действуют — берут данные, по очереди применяют к ним один за другим методы, проверяют качество этих методов и выбирают тот метод, который дал наилучший результат. Это во многом напоминает кибернетический подход: мы метод подаем на данные, смотрим его результаты, выжил — не выжил, отбрасываем».
Нужен инструмент, который позволит вам быстро построить и проанализировать модель. Одним из таких инструментов является бесплатный продукт Orange. Данный открытый продукт предлагает машинное обучение и визуализацию данных для новичков и экспертов. Подробный рассказ о продукте и его возможностях, а также практические примеры применения Orange в RFM-анализе и анализе текстов смотрите в записи дата-среды: Презентация в PDF? А также рекомендуем выступление Дмитрия Стефановского на «Дне открытых данных в Москве» 2019, где разбирается кейс применения Orange для целей Федеральной налоговой службы. Задача состояла в том, чтобы на основе данных доход предприятия в год, издержки в год, уплаченные налоги и время с момента последней проверки предсказать, какое предприятие должно обязательно пройти проверку и обосновать, почему именно это предприятие.
Другое дело — требование клиента, который часто хочет, чтобы решение для него было построено на решении определенного вендора. Например, китайского. Планирует ли использовать в проектах российское оборудование или ПО? И тестируем ряд решений. Но нужно понимать: чем большее количество решений от различных вендоров мы внедряем, тем нам сложнее управлять сетью. Даже когда у традиционного поставщика появляется новая линейка оборудования — возникает определенная сложность: нужно сертифицировать инженеров, обеспечить ЗИП, перенастроить систему управления и пр. В международной компании никто не изобретает велосипед: нам нужно быть унифицированными глобально. Мы участвуем во множестве деловых и отраслевых мероприятий и постоянно убеждаемся, что наши коллеги и партнеры в России настроены прагматично. К честному бизнесу и грамотным инженерам везде прислушиваются. Мы не занимаемся политикой, но, конечно, вместе со всеми испытываем экономические трудности. Сам себе я не раз задавал вопрос: почему Orange Business в России оказался столь успешным в кризисное время? Помимо нашей рыночной позиции, я уверен, роль играет русский характер, привычка не сдаваться, сплачивается в трудные годы. Россия знавала времена гораздо более сложные. Здесь все настроены на победу. Что компания рассчитывает получить в этой работе? Что больше всего волнует иностранный ИКТ-бизнес в России? Мы участвуем в подготовке предложений и замечаний, например, по профессиональным стандартам в ИКТ, стараясь привносить международный опыт.
Анализ сайта orange-news.ru
| Машинное обучение с Orange Vol 2. | Оценивая опасность "Оранжа" как канцерогена, IOM, в частности, пришли к положительному выводу в отношении рака легких, основываясь на статистке с 12 американских заводов. |
| Шаль "Оранж", РАЗБОР узора по схеме , вязание КРЮЧКОМ , crochet shawl ( шаль № 200) | Начиная с 9:28 UTC, лицо под ником Snow вошло в учетную запись Orange в RIPE NCC, используя пароль ripeadmin. |
Преимущества Orange для машинного обучения и анализа данных
- Интеллектуальный анализ данных — используем Orange - SEO-блог |
- Отчётность ORA
- Orange News (Group) on the App Store
- Бинарная стратегия «ORANGE 2.0» (видео)
- MARKET.CNEWS
Бинарная стратегия «ORANGE 2.0» (видео)
For more information on the internet and on your mobile: www. Orange and any other Orange product or service names included in this material are trademarks of Orange or Orange Brand Services Limited. Press contact: Tom Wright; tom.
Свыше миллиона — инвалиды, страдающие наследственными болезнями. Но применение химического оружия, как и напалма, не помогло: США убрались восвояси, а Вьетнам объединился. Нарушение будет в кратчайшие сроки устранено, виновные наказаны. Дочитал до конца?
Это хорошая ссылка для получения дополнительной информации о масштабировании функций. Идея использования меньшего количества функций состоит в том, чтобы увеличить скорость модели, объем памяти компьютера и просто сделать более точную модель в целом. Во-первых, хорошо бы понять, что означают размеры. Диаграмма рассеяния ниже показывает корреляцию между редкоземельными элементами лантаном La и церием Ce. Обе эти функции считаются «размером» набора данных, и в этом случае мы просматриваем двумерную диаграмму рассеяния добавьте еще один элемент, чтобы получить трехмерную визуализацию и т. Есть два основных способа сокращения функций в вашем наборе данных; только выбор функций, которые вы хотите в своей первоначальной очистке выбор функций, например, как я удалил столбцы, которые мне не нужны ранее или путем объединения входных функций для создания меньшего набора данных с «в основном» той же информацией, что и исходный набор данных. Обычно используемый метод уменьшения размерности, который делает это, называется анализом главных компонентов PCA. PCA создает новый набор функций называемых основными компонентами из исходного набора данных путем объединения линейно подобных функций. Продолжая пример с La-Ce, мы видим, что элементы имеют линейную зависимость и имеют очень схожие свойства в базальтах возможно, что-то из-за того, что они чрезвычайно похожи. Поскольку эти функции очень похожи, они будут предоставлять модели в основном одну и ту же информацию.
Мы можем либо удалить один признак, либо создать из них главный компонент ПК. Это работает так: PCA создает новую ось вдоль линейного тренда данных и в этом примере преобразует данные из 2-мерных в 1-мерные. Новая ось ПК фактически представляет собой линию лучшего бита для линейных данных и, как показано ниже, становится одномерным элементом. Вы можете заметить, что некоторые точки данных не располагаются точно на линии оси, но ради уменьшения признаков дополнительная информация, полученная из точек, незначительна, и данные затем просто отображаются на этом ПК. Этот пример кажется довольно простым для уменьшения 2 измерений до 1, но также работает для любого количества функций. С точки зрения геологии, если мы предположим, что эти базальты относительно неизменны и состоят из стандартного геохимического состава, то мы также можем предположить, что многие концентрации РЗЭ будут одинаковыми для каждого образца. Если все функции имеют сходные линейные отношения, их можно просто спроецировать как один линейный главный компонент с минимальной потерей данных. Приведенные выше признаки обладают почти идеальной положительной линейной зависимостью 1:1. Однако, вероятно, в ваших данных существуют другие отношения, для которых потребуются другие основные компоненты. Orange имеет виджет PCA с множеством различных параметров, включая выбор количества основных компонентов для ваших данных, что является своего рода методом проб и ошибок.
Общее эмпирическое правило, которое я видел в описаниях PCA, заключается в том, что чем меньше основных компонентов используется, тем лучше.
Воронеж Время прочтения: 9 мин. Я хочу познакомить вас с Orange, системой визуального программирования для отображения данных, машинного обучения и интеллектуального датамайнинга. Многие из тех, кто когда-либо сталкивался с Python-ом, наверняка знают и видели Anaconda Navigator, пакет языков, библиотек и приложений для DS. В числе всего прочего в его состав входит и Orange, который можно узнать по иконке в виде улыбающегося апельсина в очках. Однако из-за того, что по умолчанию он с дистрибутивом Anaconda не поставляется и его, прежде чем запустить, нужно установить хоть и нажатием одной кнопки , большинство пользователей до его использования не доходят. И очень зря. Orange позволяет сразу «из коробки» приобщиться к увлекательному миру анализа данных даже тем, кто раньше не решался это сделать из-за опасений, что не сможет разобраться в сложных математических построениях или в программировании. Теперь вам достаточно ориентироваться в своей предметной области и иметь небольшое — совсем небольшое, буквально обзорное — представление о методах статистики и моделирования. А дальше вы просто рисуете в Orange схему обработки ваших данных.
Вот так выглядит в Orange типичный поток «workflow» обработки данных: Процесс построения workflow в Orange происходит путём манипуляций с иконками-виджетами, которые мышкой выкладываются на холст — рабочий стол приложения. Каждый виджет представляет собой программный блок, который каким-либо образом обрабатывает поступившую на его вход информацию и передаёт её дальше, для обработки, визуализации или сохранения следующим виджетом. Связи между виджетами протягиваются мышкой, двойной щелчок открывает окно его настроек: например, отображаемые оси и масштаб для графика и сам график, гиперпараметры для алгоритма машинного обучения, имя файла для виджета загрузки или сохранения данных и т. В левой части окна Orange находится блок меню для выбора виджетов.
Text Analysis: New Features
Rendez-vous sur США перестали распылять «Агент Оранж» в 1971 году, война закончилась в 1975-м. Начиная с 9:28 UTC, лицо под ником Snow вошло в учетную запись Orange в RIPE NCC, используя пароль ripeadmin. Разбор CenturyLink (CTL) — доходность 9,5%. Третья по величине в США из данного сектора.
Yahoo Finance
В комплекте начальной установки Orange не содержит, но при необходимости даёт возможность дополнительно загрузить ещё несколько наборов виджетов: Associate: датамайнинг повторяющихся наборов элементов и обучение ассоциативным правилам; Bioinformatica: анализ наборов генов и доступ к библиотекам геномов; Data fusion: объединение различных наборов данных, коллективная матричная факторизация и исследование скрытых факторов; Educational: обучение концепциям machine learning; Geo: работа с геоданными; Image analytics: работа с изображениями, анализ нейронными сетями; Network: графовый и сетевой анализ; Text mining: обработка естественного языка и анализ текста; Time series: анализ и моделирование временных рядов; Spectroscopy: анализ и визуализация спектральных наборов данных. А если и этого недостаточно, то у Orange есть виджет для окончательного решения всех вопросов — Python Script, который позволяет вам написать на Python любой обработчик входных данных. Для примера, чтобы вы представляли себе, как работает Orange, попробуем решить в нём классическую задачу обработки данных «Titanic» с Kaggle. Решать будем самыми простыми, насколько это будет возможно, методами, чтобы просто показать сам процесс создания решения. Вот так в Orange выглядит workflow решения один из вариантов : Последовательно пройдём по шагам построения workflow. Напомню, что исходными данными в этой задаче являются два набора данных, поставляемых в виде CSV-файлов: файл Train. Наша задача — используя методы DS, реализуемые виджетами Orange, предсказать, какова была судьба пассажиров из выборки Test.
Для каждого из наборов данных выложим на холст виджет File из раздела Data. В свойствах каждого виджета пропишем пути, по которым находятся наши файлы, укажем, какие поля у загружаемых наборов будут target и features и каких типов будут эти поля — числовые, категориальные, временные или текстовые, а какие поля вообще не надо обрабатывать. Данный процесс можно оставить на усмотрение виджета, но автоматическое определение типа полей часто даёт некорректные результаты, поэтому лучше сделать всё руками: Выложим виджет Data Table из раздела Data для отображения загруженного набора данных и соединим его с виджетом File набора Train. Откроем виджет Data Table и посмотрим на загруженную таблицу с данными. Обратите внимание, что в верхней левой части виджета отобразилась некоторая статистика по полям и записям загруженного набора данных: К сожалению, больше века назад, когда произошла трагедия «Титаника», дела со сбором информации о пассажирах, пострадавших в кораблекрушении, обстояли не очень. Данные о многих людях были не полными, не точными, а о некоторых отсутствовали вовсе.
Во-первых, я сделаю простой оранжевый рабочий процесс, включив необработанные данные из GEOROC прямо в другие модели классификации и посмотрю, что мы получим. В виджете «Выбрать столбцы», как показано ниже, я выбрал Tectonic Setting в качестве нашей целевой переменной и оставил все остальные функции доступными. Мы будем использовать и сравнивать алгоритмы машинного обучения «Случайный лес», «Логистическая регрессия», «Машина опорных векторов», «Наивный байесовский алгоритм», «K-ближайший сосед» и «AdaBoost». Как видно ниже в виджете Test and Score, наша Area Under Curve AUC - компромисс между чувствительностью и специфичностью, подробнее здесь и Точность классификации CA действительно очень хороши, поэтому модели должны быть очень хорошими, и мы продолжаем. Но если мы посмотрим на виджет Rank и посмотрим, какие функции предоставляют информацию о нашей модели, мы увидим, что бумажные функции Citations, Rock Name и Material являются нашими тремя крупнейшими игроками. Это связано с тем, что цитирование напрямую связано с тектонической обстановкой, а также название породы и материал содержат номер цитирования. Эти столбцы бесполезны для нашей модели, поэтому я проведу первую очистку и избавлюсь от них, удалю все дубликаты и правильно идентифицирую свои типы данных, как я делал ранее в этом блоге. Теперь, когда я разобрался со своими функциями, виджет Test and Score возвращается с более низкой и более разумной точностью особенно для наивного Байеса и более привлекательным списком ранжированных функций. Однако я увидел много отсутствующих значений в своем листе геохимических данных, и теперь, глядя на виджет «Рейтинг», я вижу, что «отсутствующие значения были вписаны по мере необходимости».
Это означает, что все пробелы в моих данных были заполнены значениями, которые могут не обязательно быть точными с научной точки зрения. Чтобы устранить эту проблему, я просто агрессивно удалю кучу функций и экземпляров, в которых отсутствуют значения. Вы можете видеть, к чему мы движемся: чем чище ваши данные, тем лучше модель. На следующем шаге я объединим стандартизированную нормализацию, удаление выбросов и уменьшение размерности PCA. Хорошим виджетом для просмотра распределения и визуализации выбросов является виджет «Распределения», а хорошим виджетом для просмотра взаимосвязей признаков, которые могут быть сокращены с помощью PCA, является «Корреляция». Я купил виджет PCA и методом проб и ошибок обнаружил, что наличие 6 основных компонентов дает наилучший информационный отклик из моих данных. Ниже приведена матрица путаницы нашей классификации SVM, и мы видим, что у нас действительно хорошие прогнозы с использованием этих компонентов. Теперь, учитывая геохимию случайного базальта, мы можем использовать эту модель машинного обучения для классификации тектонической обстановки. Некоторые из них содержат различные геохимические и геохронологические свойства со сложной взаимосвязью с минерализацией золота, и вместо того, чтобы пытаться классифицировать тектоническую обстановку, вы пытаетесь классифицировать, является ли жила минерализованной или нет.
Используя машинное обучение, вы можете прогнозировать и классифицировать эти образцы вен на основе характеристик, которые человеческий глаз может не уловить. Пища для размышлений. Используя оранжевый цвет, мы смогли увидеть, как очистка данных может значительно улучшить данные вашей модели.
По данным Reuters, глава Orange специально ставил перед сотрудниками невыполнимые задачи и постоянно поручал им новую работу. В Orange агентству отказались комментировать суд над бывшим начальником. Однако нынешний гендиректор заявил Reuters, что с тех пор в компании серьезно поработали над корпоративной культурой.
Он должен содержать 19 изображений домашних животных. Распакуйте его, и у вас должна получиться папка домашние животные. Просмотр изображений Затем мы будем полагаться на виджет Image Viewer для проверки содержимого каталога. Этот виджет отобразит все загруженные изображения. Это полезно, поскольку весь рабочий процесс может выполняться через Orange без необходимости открывать проводник. Давайте продолжим с предыдущего занятия. Добавьте на холст виджет Image Viewer. Подключите виджет Импорт изображений к виджету Image Viewer. Дважды щелкните виджет Image Viewer, чтобы открыть интерфейс. Вы должны увидеть интерфейс, показанный на рисунке выше. Встраивание изображений Этот виджет является наиболее важным для всего пакета Image Analytics, поскольку именно здесь происходит волшебство. Для вашей информации задачи классификации и регрессии требуют данных в форме чисел, и нет хорошего способа выполнять такие задачи с изображениями, если мы не представляем их в форме чисел. Здесь работает виджет Встраивание изображений, преобразуя его в векторы чисел.
Orange: анализ испанского бизнеса в свете слияний (NYSE: Oran)
Жильцы жилого комплекса «Оранж» в Анапе заявили, что застройщик «Анапа-Девелопмент» не исполняет обязательства по благоустройству территории на протяжении трех лет. В этой статье я научу вас некоторым основным шагам для выполнения анализа изображений с помощью Orange. Orange explains. «С помощью технологии блокчейна Orange вносит свой вклад в борьбу с фальшивыми новостями, которые стали серьезной проблемой нашего времени. Orange Moldova отмечает 25 лет с начала деятельности на рынке Молдовы.
Screenshots
- Orange Data Mining - Text Analysis: New Features
- Sustainability for All
- Orange News: what is it? What does it mean?
- Похожие темы