Ale w drugim kwartale może nastąpić przerwa w niegdyś upalnym klimacie debiutów technologicznych. Ale fakt, że a16z wkłada więcej kapitału w przestrzeń alternatywnych mediów, nie jest zaskoczeniem. Substack to miejsce, w którym publikacje wykrwawią się dla jakiegoś znanego talentu, przesuwając środek ciężkości w mediach. Przyjrzyjmy się historycznemu rozwojowi Substack. Zrobotyzowana automatyzacja procesów wysunęła się na pierwszy plan podczas pandemii, gdy firmy podjęły kroki w celu cyfrowej transformacji.
Kiedy pracownicy nie mogli przebywać razem w tym samym biurze, kluczowe stało się połączenie bardziej zautomatyzowanych przepływów pracy, które wymagały mniejszej liczby osób w pętli. ZAP umożliwiło kierownictwu zapewnienie poziomu automatyzacji, który zasadniczo daje im czas na aktualizację systemów do nowocześniejszych podejść, przy jednoczesnym zmniejszeniu dużej liczby przyziemnych zadań ręcznych, które są częścią przepływu pracy w każdej branży.
W tym roku chodzi przede wszystkim o roll-upy, łączenie mniejszych firm w większe firmy, tworząc potencjalnie atrakcyjną ścieżkę dla wartości kapitału. Szczególnie uderzające jest zainteresowanie tworzeniem wartości poprzez marki e-commerce. Zaledwie rok temu marki rodzime cyfrowo wypadły z łask inwestorów kapitału wysokiego ryzyka po tym, jak wielu z nich nie przyniosło zysków na skalę wysokiego ryzyka. Więc o co w tym wszystkim chodzi?
Świat cybernetyczny wkroczył w nową erę, w której ataki są coraz częstsze i mają miejsce na większą skalę niż kiedykolwiek wcześniej. Niedawno wiadomości zdominowały masowe ataki hakerskie, które dotykają tysiące amerykańskich firm i agencji wysokiego szczebla. Uczenie maszynowe stało się podstawą biznesu i przyspieszenia wzrostu ze względu na niesamowite tempo zmian i rozwoju w tej przestrzeni. Ale dla inżynierów i liderów zespołów bez doświadczenia ML może to być przytłaczające i onieśmielające. Oto najlepsze praktyki i najważniejsze elementy, podzielone na pięć praktycznych i łatwych do zastosowania lekcji.
W tej kolejnej fali firmy będą kupować potrzebne im rzeczy za pośrednictwem pionowych aplikacji B2B, a nie przez przedstawicieli handlowych, dystrybutorów lub strony internetowe poszczególnych sprzedawców. Wokół nieustannie krąży błędne przekonanie, że każdy narastający ból lub problem ze skalowaniem startupu można rozwiązać poprzez rozwój biznesu.
Jestem założycielem startupu z wizą inwestorską E-2 i właśnie się zaręczyłem! Mój przyszły małżonek zasponsoruje mnie za zieloną kartę. Czy są jakieś wymagania dotyczące minimalnego wynagrodzenia, aby mogła mnie sponsorować? Czy jest coś, o czym powinienem pamiętać przed rozpoczęciem procesu zielonej karty? Wiele organizacji postrzega zarządzanie danymi jako podobne do zarządzania danymi, w którym obowiązki koncentrują się na ustanawianiu kontroli i procedur audytu, a sprawy są postrzegane z perspektywy defensywnej.
Ta defensywność jest wprawdzie uzasadniona, zwłaszcza biorąc pod uwagę potencjalne szkody finansowe i reputacyjne spowodowane niewłaściwym zarządzaniem danymi i ich wyciekiem. Niemniej jednak występuje tu element krótkowzroczności, a nadmierna ostrożność może uniemożliwić organizacjom uświadomienie sobie korzyści płynących ze współpracy opartej na danych, szczególnie jeśli chodzi o rozwój oprogramowania i produktów.
Kredyty Image: Jetta Productions Inc. Strategia cybernetyczna i strategia firmy są ze sobą nierozerwalnie powiązane. W związku z tym dyrektorzy ds. Bezpieczeństwa informacji w C-Suite będą równie powszechni i wpływowi, jak dyrektorzy finansowi, w maksymalizowaniu wartości dla akcjonariuszy. Jednorożce Edtech mają mnóstwo gotówki do wydania po zwiększeniu kapitału w sektorze w r. W rezultacie, działalność edtech w zakresie fuzji i przejęć nadal rośnie. Pomysł dobrze skapitalizowanego startupu kupującego konkurentów w celu uzupełnienia swojej podstawowej działalności nie jest niczym nowym, ale wyjścia z tego sektora są godne uwagi, ponieważ pieniądze przeznaczone na zakup start-upów można postrzegać jako efekt wpływu pandemii na edukację zdalną.
Jednak w zeszłym tygodniu środowisko konsolidacji wydało jasne oświadczenie: startupy, które sprawdziły się w pandemii, zdobywają talenty - i to szybko.
Konkurencja też się szykuje. Ze względu na podobne warunki rynkowe azjatyccy giganci technologiczni bezpośrednio wkraczają do Meksyku i innych krajów Ameryki Łacińskiej. Z pewnością nie brakuje wskaźników wydajności SaaS, na których koncentrują się liderzy, ale NRR utrzymanie przychodów netto jest bez wątpienia najbardziej niedocenianym wskaźnikiem.
- .
- Najpopularniejsze;
- .
- Darmowe aplikacje.
- Nagrywaj rozmowy WhatsApp zdalnie dla iPada.
- Najlepsze nowe oprogramowanie szpiegujące do śledzenia lokalizacji telefonu.
- .
NRR to po prostu całkowity przychód pomniejszony o utratę przychodów plus jakikolwiek wzrost przychodów spowodowany ulepszeniami, sprzedażą krzyżową lub dodatkami. Im wyższy NRR, tym szybciej firmy mogą się skalować. Nawet najbardziej doświadczeni i utalentowani projektanci gier z mobilnego biznesu F2P zwykle nie rozumieją, jakie funkcje mają znaczenie dla Robloxian.
Dla tych, którzy dopiero zaczynają swoją przygodę z tworzeniem gier Roblox, są to najczęstsze błędy popełniane przez profesjonalistów od gier w Roblox. To jedna z podstawowych wartości w Poshmark. W najnowszym odcinku Extra Crunch Live Chandra i Chaddha usiedli z nami i oprowadzili nas po swoim oryginalnym boisku z serii A.
Miasta są tętniącymi życiem ośrodkami, w których ludzie żyją, pracują i bawią się. Kiedy wybuchła pandemia, niektórzy ludzie uciekli z głównych rynków metropolitalnych do mniejszych miast, co rodziło pytania o przyszłą ważność miast. Ale ci, którzy przewidywali, że COVID zniszczy główne społeczności miejskie, mogą chcieć przestać skracać odporność tych gmin i zacząć długo zastanawiać się, jak wygląda przyszłość po pandemii. Istnieje wiele niepewności związanych z kwestiami praw autorskich, oszustwami i treściami dla dorosłych, a implikacje prawne są sednem trendu NFT.
To, czy sąd chroniłby własność posiadacza paragonu w odniesieniu do danego pliku, zależy od wielu czynników. Wszystkie te obawy oznaczają, że artyści mogą potrzebować pomocy prawnej. To rozsądne pytanie: po co ktoś miałby dziś płacić tyle za Cazoo, skoro Carvana jest bardziej opłacalna, a co nie? Cóż, wzrost. W każdym razie to jest argument.
Wywiad z Deanem Abbottem i Johnem Elderem o zarządzaniu zmianą, złożoności, interpretowalności i ryzyku przejęcia ludzkości przez sztuczną inteligencję.
Dean Abbott John starszy , wieloletni eksperci ds. Rezultatem była ożywiona rozmowa na temat wyzwań związanych z nauką danych i nowych trendów. Od czasu wyłączenia oświetlenia w studiu Rosaria wydestylował i rozszerzył niektóre z najważniejszych zagadnień dotyczących zarządzania zmianami, złożoności, interpretowalności i nie tylko w świecie nauki o danych.
Zobaczmy, dokąd nas to przyniosło. Kiedy coś się zmienia, modele zawodzą. COVID zmienił nasze przyzwyczajenia, a tym samym nasze dane. Po tym, jak w roku doszło do blokad kraj po kraju, prognozy ruchu w Mapach Google były przez pewien czas bardzo niedokładne. Został zbudowany na dość stabilnych danych treningowych, ale teraz ten system został całkowicie wyrzucony z szału.
Zdecydowana większość udanych projektów umierać w fazie realizacji. Najwspanialszy czas jest poświęcany na oczyszczanie danych i fazę przygotowawczą. Jeśli więc rozumiesz, na czym polega wada, możesz uzyskać nowe dane i mieć wdrożoną strukturę implementacji, utworzenie nowego modelu jest, w porównaniu, bardzo proste. Większość naszych projektów otrzymuje działające prototypy przynajmniej w ciągu kilku miesięcy. Nie mogę jednak wystarczająco podkreślić, jak ważna jest informacja zwrotna: musisz rozmawiać z ludźmi znacznie częściej, niż chcesz. I słuchaj!
Za każdym razem dowiadujemy się nowych rzeczy o problemie biznesowym, danych lub ograniczeniach. Nie wszyscy nasi ilościowi ludzie potrafią rozmawiać z ludźmi, więc często potrzeba zespołu. Ale cały zespół interesariuszy musi nauczyć się mówić tym samym językiem. Ludzie boją się zmian i nie chcą zmieniać obecnego statusu. Jeden kluczowy problem jest naprawdę natury psychologicznej.
Analitycy są często postrzegani jako irytacja. Musimy więc zbudować zaufanie między partnerem biznesowym a maniakami analityki. Analitycy zajmują Nie rozumiemy jednak, że eksperci w dziedzinie domen są w rzeczywistości ekspertami w dziedzinie, w której pracujemy! Kluczowe znaczenie ma tłumaczenie założeń i podejść data science na język zrozumiały dla ekspertów dziedzinowych! Czuje się tak, jak na początku lat Deep Learning to z pewnością zestaw potężnych technik, ale są one trudne do wdrożenia i optymalizacji.
XGBoost, zespoły drzew, są również potężne, ale obecnie są bardziej popularne.
Zdecydowana większość problemów, które musimy rozwiązać za pomocą zaawansowanej analityki, tak naprawdę nie wymaga skomplikowanych rozwiązań, więc zacznij od prostych; głębokie uczenie się jest przesadą w takich sytuacjach. Najlepiej jest zastosować zasadę brzytwy Occam: jeśli dwa modele działają tak samo, wybierz najprostszy. Jest to miłe, jasne, ale często wiąże się to ze zbyt wysokim kosztem najważniejszej właściwości modelu: niezawodnej dokładności. Dlatego ważne jest, aby odkryć, jakiego rodzaju interpretowalność jest potrzebna. Może chodzi po prostu o wiedzę, jakie są najważniejsze zmienne?
Jest to wykonalne w przypadku wielu modeli nieliniowych. Może, tak jak w przypadku wyjaśniania wnioskodawcom kredytowym, dlaczego ich odrzucono, wystarczy zinterpretować wyniki tylko dla jednego przypadku na raz? Możemy zbudować liniowe przybliżenie dla danego punktu. Wreszcie badania wykazały, że jeśli użytkownicy mają szansę bawić się modelem - to znaczy wbijać w niego próbne wartości danych wejściowych i widzieć jego wyniki, a być może wizualizować, to mają takie same ciepłe uczucia interpretowalności.
Wszystko o hakowaniu
Ogólnie rzecz biorąc, zaufanie - do ludzi i technologii stojących za modelem - jest niezbędne do akceptacji, a to jest wzmacniane poprzez regularną komunikację i włączenie ostatecznych użytkowników modelu w fazy budowy i decyzje w procesie modelowania. Plik Losowy uczeń lasu węzeł wyświetla statystyki zmiennych kandydujących i dzielących. Pamiętaj o tym, gdy używasz węzła Random Forest Learner. Jest to coś w rodzaju testów regresji w kontroli jakości sprzętu i oprogramowania.
Jeśli formalny dowód tego, co robią modele, nie jest możliwy, przetestujmy, przetestujmy i przetestujmy! Tasowanie danych wejściowych i Tasowanie wartości docelowych mogą pomóc w uzyskaniu zgrubnej reprezentacji zachowania modelu. To prawdziwy kryzys w nauce.
- Najlepsza aplikacja szpiegująca do szpiegowania lokalizacji telefonu.
- ;
- 20 najlepszych aplikacji Android Wear w 2015 roku.
- . 1 Nigdy więcej nazw deserów.
- !
- Czy mogę śledzić, gdzie jest mój telefon komórkowy.
- .
W dokumentach medycznych próbujesz powiedzieć, jak odtworzyć ich wyniki. Wydaje się, że papiery ML nie przejmują się jeszcze odtwarzalnością.