Развитие интеллектуальных алгоритмов: Платформа Orange не только предоставляет основные инструменты анализа данных, но и активно развивается в области искусственного. Мы используем файлы cookie, разработанные нашими специалистами и третьими лицами, для анализа событий на нашем веб-сайте, что позволяет нам улучшать взаимодействие с.
Правда ли, что агент «Оранж» повлиял на генетику вьетнамцев?
В его настройках укажем метод среднего, которым будем заменять отсутствующие или некорректные значения. Также передадим данные с выхода этого виджета на вход виджета Data Table, чтобы во второй вкладке, которая там появится, посмотреть на результат работы очистки: Пришло время построить модель классификации, которая по известным признакам на тренировочном наборе будет пытаться предсказать, выжил пассажир или нет. При этом, для ускорения процесса, подкручивать метапараметры этих алгоритмов не будем, оставим их настройки как есть, по умолчанию: Теперь нужно проверить результаты работы выбранных алгоритмов и рассчитать их оценочные метрики. На основе этих данных виджет Test and Score автоматически начнёт рассчитывать результаты работы моделей, построенных из очищенного набора данных этими алгоритмами, а также оценки их работы. Судя по результатам, лучшие результаты, за исключением метрики AUC, дал метод логистической регрессии, поэтому в дальнейшем будем использовать его. Для построения рабочей модели классификации выложим на холст ещё один виджет Logistic Regression из раздела Model, виджет Data Sampler из раздела Data и виджет Predictions из раздела Evaluate. Откроем Predictions и в первом столбце таблицы посмотрим на поле, заполненное предсказанными значениями целевого поля: Добавим на холст последний виджет — Save Data из раздела Data и сохраним результат выполненного предсказания: Откроем сохранённый файл, оставим в нём только целевое поле и поле идентификатора пассажира, как того требует условие конкурса, и загрузим полученный submission на Kaggle: И, наконец, наступил момент истины: посмотрим, насколько хорошо мы двигали мышкой для того, чтобы сделать реальный Data Science.
Жмём на «Make submission», и… 0. Достаточно неплохо для решения, в котором мы совершенно не делали анализ и редизайн фич, не подбирали метапараметры обучения моделей, не собирали модели в ансамбли, да и вообще не делали ничего, за исключением нескольких кликов мышью. Конечно же, мы лишь поверхностно рассмотрели работу с системой Orange и использовали в процессе решения несколько процентов его возможностей. Для того, чтобы их изучить, в саму систему встроили очень подробную справку и множество примеров использования в разных кейсах обработки данных. Кроме того, сообщество разработчиков Orange ведёт на YouTube блог « Orange Data Mining », в котором выкладывает видео с примерами решения задач практически на любой случай из жизни. К сожалению, все эти материалы представлены только на английском языке.
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. 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.
Откроем сохранённый файл, оставим в нём только целевое поле и поле идентификатора пассажира, как того требует условие конкурса, и загрузим полученный submission на Kaggle: 9. И, наконец, наступил момент истины: посмотрим, насколько хорошо мы двигали мышкой для того, чтобы сделать реальный Data Science. Жмём на «Make submission», и… 0. Достаточно неплохо для решения, в котором мы совершенно не делали анализ и редизайн фич, не подбирали метапараметры обучения моделей, не собирали модели в ансамбли, да и вообще не делали ничего, за исключением нескольких кликов мышью. Конечно же, мы лишь поверхностно рассмотрели работу с системой Orange и использовали в процессе решения несколько процентов его возможностей. Для того, чтобы их изучить, в саму систему встроили очень подробную справку и множество примеров использования в разных кейсах обработки данных. Кроме того, сообщество разработчиков Orange ведёт на YouTube блог « Orange Data Mining », в котором выкладывает видео с примерами решения задач практически на любой случай из жизни. К сожалению, все эти материалы представлены только на английском языке. На русском языке документации по Orange практически нет, кроме пары обзорных презентаций, и ещё на YouTube есть видео, в котором очень подробно шаг за шагом рассматривается решение задачи классификации, как это делали мы с «Титаником», но для более сложного тестового датасета. Поэтому лучше всего начать разбираться с тем, что может Orange — установив его, загрузив в примеры использования свои наборы данных, попробовав обработать их всеми возможными виджетами и посмотрев, что из этого получится. А Google поможет понять названия настроек виджетов, если у вас до сих пор по каким-либо причинам плохо с английским. И, возможно, для вас это будет самый простой и быстрый способ почувствовать себя DS-специалистом, а там, глядишь, и до питона недалеко.
Ключевые тенденции в сфере вредоносного ПО Подтвержденная активность загрузчиков вредоносных программ, которые активируют другие вредоносные программы на пораженных системах снизилась в ноябре-декабре 2020 г. Чем строже ограничения, тем меньше эта активность. Это противоречит распространенному мнению, что атаки усиливаются, когда пользователи работают из дома Количество подтвержденных инцидентов, связанных с вредоносным ПО, в крупных организациях более чем вдвое выше, чем в компаниях среднего бизнеса Интересно также то, что большая часть технических предупреждений, с которыми сталкиваются аналитики, — это просто «шум». Однако это создает огромную нагрузку на ИТ-команды и службы безопасности. Не у всех предприятий есть средства или ресурсы, чтобы нанять поставщиков управляемых услуг безопасности для отсеивания «шума» и поиска реальных угроз. Эксперты Orange Cyberdefense изучили данные, полученные в результате обработки более 50 млрд инцидентов информационной безопасности по всему миру, которые ежедневно поступали из 18 центров обеспечения безопасности SOC и 14 центров CyberSOC.
Разбор: Orange, Telefonica, Telenor, British Telecom
Бывший гендиректор и шесть топ-менеджеров французской телекоммуникационной компании Orange предстанут перед судом в Париже из-за массовых самоубийств. В результате хакерской атаки на испанского телекоммуникационного оператора Orange Spain произошел сбой в интернет-соединении. Orange — это инструмент для визуализации и анализа данных с открытым исходным кодом. В статье рассмотрено понятие интеллектуального анализа образовательных данных и выполнен анализ на основе данных учебной дисциплины ВУЗа. «Orange рассматривает российский рынок как один из ключевых и инвестирует значительные средства в развитие физической инфраструктуры. News: Orange County Register (Sorry I'm biased hehe).
Жертвы «Агента Оранж»
10 августа 1961 года США начали распылять над Вьетнамом химикат “Агент оранж” (Agent Orang). Orange News brings you a round-up of what’s going on in the digital world as well as all the latest Orange headlines and events! Актуальные новости и авторские статьи от Rusbase.
Наука о данных стало проще: анализ изображений с помощью Orange
Как в прошлом году, так и в будущем ими будут пользоваться киберпреступники. Orange Cyberdefense прогнозирует, что количество атак, нацеленных на мобильные устройства, будет расти. Специалистам в области безопасности следует обратить на этот факт особое внимание. В первую очередью целью злоумышленников станут компрометации приложений интернет-банков, перехват СМС для проникновения в аккаунт и последующая кража финансовых средств. Кроме того, мобильные платформы играют ключевую роль в современных системах защиты доступа, а именно в многофакторной аутентификации MFA , которая обычно используется в корпоративных средах, например, для защиты доступа к облаку. Ключевые тенденции в сфере вредоносного ПО Подтвержденная активность загрузчиков вредоносных программ, которые активируют другие вредоносные программы на пораженных системах снизилась в ноябре-декабре 2020 г.
Analytics These cookies allow us to count visits and traffic sources so we can measure and improve the performance of our site.
Spam prevention These cookies allow us to prevent the abuse of forms on our website.
Но на этом пути мы станем более конкурентоспособными по всему миру. Одна из причин — в том, что два года назад в России мы решили сфокусироваться на работе с крупнейшими клиентами. В течение двух трудных лет мы не потеряли ни одного большого клиента в России.
Крупный бизнес понимает, что такое кризис и риск-менеджмент, постоянно ищет новые возможности и находит их вместе с нами. Но, например, закон 242-ФЗ о хранении персональных данных россиян на территории РФ, вступающий в силу с 1 сентября, нам, международному сервис-провайдеру, дал новую большую рыночную возможность. И мы не упустили этот шанс. Практически все крупные иностранные клиенты в России обратились с этим именно к нам.
При этом, разработав единую мировую политику дизайна и оснащения ЦОД, в России мы начали программу расширения и модернизации. За счет глобальности и унификации решений мы получаем лучшие условия кредитования и лучшие условия поставок от вендоров. Это — серьезное конкурентное преимущество, влияющее, в т. В частности, два наших ЦОД в Москве в ближайший год будут значительно перестроены.
Их общая площадь увеличится в четыре раза, а мощность и сервисные возможности — многократно. И мы точно знаем, что они будут быстро загружены. Главное преимущество Flexible Computing Advanced — в масштабе экспертизы, поддержке штатом в 2 тыс. При необходимости к решению любой технологической задачи немедленно подключаются наши коллеги из Европы, Азии или Америки.
Какие значимые проекты компания выполнила в этом году? У нас — тысячи крупных клиентов в России, в т.
Официальная цель — борьба с партизанами Вьетминя, но пострадали в основном мирные жители. Химикат применялся в течение 9 лет.
Американцы «оранжа» не жалели. Его жертвами стали около 3 млн вьетнамцев.
Orange Moldova
Rendez-vous sur Научная статья на тему 'ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ. 10 августа 1961 года американские войска впервые применили во Вьетнаме высокотоксичный химикат Agent Orange («Агент Оранж». (Между прочим, сам Сартр считает экзистенциализм прямым продолжателем и преемником фрейдизма в вопросах анализа личности и человеческой деятельности [ ]). Международный сервис-провайдер Orange Business Services объявил о начале сотрудничества с «НПО Аналитика», одним из ведущих российских поставщиков решений для анализа.