Etiqueta: Aprendizado de máquina (ML)
Um guia abrangente para a aprendizagem federada
A aprendizagem federada é uma abordagem à aprendizagem automática que permite a privacidade e a segurança dos dados por meio do treinamento de modelos em dispositivos descentralizados.
A importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina (ML)
Saiba mais sobre a importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina, as técnicas que você deve usar e as etapas envolvidas no processo.
Preparação de conjuntos de dados para ajuste fino de modelos de ML: Um guia abrangente
Crie conjuntos de dados de alta qualidade para o ajuste fino de modelos com este guia sobre coleta de dados, extração de texto e geração de arquivos de instruções.
A SWARM Engineering ajuda os usuários corporativos a otimizar as cadeias de suprimentos com tecnologia de última geração
A SWARM Engineering é uma empresa que está utilizando a IA para ajudar a transformar os negócios de seus clientes. Saiba mais sobre o AVA, seu novo assistente digital.
IA da nuvem à borda com uma plataforma de banco de dados móvel
A computação de borda é vital para que a IA cumpra sua promessa hoje e no futuro, e o banco de dados moderno nativo de borda e pronto para IA do Couchbase está pronto para ajudar.
Aproveitamento de seus modelos de ML com as funções definidas pelo usuário (UDF) do Couchbase Analytics
Nesta postagem do blog, mostraremos a você como aplicar algoritmos externos a dados residentes no Couchbase.
Como o Couchbase simplifica a ciência de dados (Parte 1)
Os processos de ciência de dados podem ser simplificados usando os serviços do Couchbase para criar modelos, reduzir a migração de dados, consultar, analisar e muito mais.
ML encontra NoSQL: Integração de funções definidas pelo usuário em Python com SQL++ para análise
Saiba mais sobre um novo recurso que você pode explorar no modo Developer Preview: integração de UDFs do Python com o Couchbase Analytics
Treinamento de um modelo de regressão linear com o Couchbase e um Jupyter Notebook: Tutorial passo a passo
Siga este tutorial passo a passo sobre como treinar e testar um modelo de aprendizado de máquina para obter insights de dados profundos usando o Jupyter Notebook e o Couchbase Server.
O Couchbase Analytics agora oferece suporte ao armazenamento de Blob do Azure usando coleções de análise externas
Aproveite seus dados armazenados no Blob Storage do Microsoft Azure para obter análises de dados robustas que combinam dados externos e locais por meio de External Analytics Collections.
Como aproveitar a análise de dados em tempo real usando dados operacionais
Descubra como o Couchbase Analytics oferece o melhor dos aplicativos operacionais _e_ da análise de dados para que você possa evitar o ETL e se concentrar nas soluções.
Couchbase Mobile oferece taxa de transferência de gravação Java incorporada e muito mais
Saiba como o Couchbase Mobile ajuda os desenvolvedores Java a criar aplicativos móveis com melhor escalabilidade de gravação, processamento de importação e recursos de aprendizado de máquina.
Principais publicações
- PatientIQ: Criando um Patient 360 no Couchbase
- Explicação da modelagem de dados: Conceitual, físico, lógico
- Métodos de análise de dados: Técnicas qualitativas versus técnicas quantitativas
- O que são modelos de incorporação? Uma visão geral
- Speed, Context, and Savings: Mastering Caching in the Capella AI...
- Ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos (fases e modelos de gerenciamento)
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