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大多数数据驱动分析的首要任务是“拼接”多个数据源。传统上,分析师通过“连接”来实现这一点。他们基于共同列中共享条目的共性将数据集“拼接”在一起。
日期:2023年2月2日 时间:下午7:00(印度标准时间)
在这次数据小时中,Devavrat将介绍DeepMatch,这是一个AI驱动的数据匹配或连接,易于与人类交互的组件。他还将演示它如何被用于零售和供应链中的SKU映射、需求规划、银行和金融服务中的交易对账以及保险中的审计。
从制造过程到金融应用再到健康监测,检测异常是每个行业的重要任务。在自动检测时间序列中的异常模式方面已经有很多研究,因为它们是大型的并且表现出复杂的模式。这些技术有助于识别不同的消费者行为模式,检测设备故障、传感器数据、监控资源使用、视频监控、健康监测等。
日期:2023年2月2日 时间:晚上8:30(印度标准时间)
在这次数据小时中,Madhusudhan将演示如何使用Plotly构建一个实时更新的仪表板。他将涵盖使用Python设置仪表板布局、创建数据可视化、添加交互性、自定义外观以及使用真实世界数据集。会议还将涵盖添加按钮、交互图表、数据表、网格布局、导航栏和卡片到仪表板。
日期:2023年2月3日 时间:下午7:00(印度标准时间)
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个领域,主要关注理解和处理人类语言。最近,开发了两个强大的语言模型,BERT和GPT-3,以生成类似人类的文本,使它们能够进行自然听起来的对话。
日期:2023年2月3日 时间:晚上8:30(印度标准时间)
在这次数据小时中,Avinash将解释BERT和GPT-3在自然语言处理中的使用,从回答简单问题到生成原始文本等更高级的任务。他还将讨论这些模型如何用于情感分析、文本摘要等任务。Avinash还将关注这些模型的潜在未来应用。