Orange Business Services объявил о запуске в России новой катастрофоустойчивой облачной платформы на базе двух московских дата-центров IXcellerate и Dataline.
Шаль "Оранж", РАЗБОР узора по схеме , вязание КРЮЧКОМ , crochet shawl ( шаль № 200)
При этом необходима среда, которая позволила бы это все делать быстро и сравнивать результаты в едином визуальном поле. 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.
Мы озадачены таким поворотом событий. В данный момент, несмотря на визуальную готовность жилого комплекса, в нем остается множество недоделок. Среди основных — не подключены инженерные сети, не готовы водопроводные системы, вентиляция, а также не установлены лифты. В правительстве Ленинградской области публично избегают формулировок с банкротством фирмы.
При этом известно, что чиновники обратились за помощью в фонд развития территорий.
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.
Для очистки полученных данных выложим на холст виджет Impute из раздела Data. 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.
Шаг 3: Как только вы сможете увидеть структуру набора данных с помощью виджета, вернитесь, закрыв это меню. Шаг 4: Поскольку нам нужна таблица данных, чтобы лучше визуализировать наши результаты, мы нажимаем на виджет «Data Table». Шаг 5. Теперь дважды щёлкните виджет, чтобы визуализировать таблицу. Нажмите на полукруг перед виджетом «File», перетащите его в пустое место в рабочем процессе и выберите виджет «Scatter Plot». Как только создадите виджет Scatter Plot, дважды щёлкните по нему и изучите данные. Вы можете выбрать оси X и Y, цвета, формы, размеры и другие настройки. Экспериментируйте, добавляя или меняя виджеты в вашем рабочем процессе.
Это только первая вводная статья об интеллектуальном анализе данных Data mining с использованием Orange. В следующей статье рассмотрим пример использования Orange для поисковой оптимизации сайтов. Навигация по записям.
Yahoo Finance
это химический дефолиант, который правительство США распылило над людьми и землями Вьетнама, чтобы уничтожить посевы и избавить землю от листвы. Оценивая опасность "Оранжа" как канцерогена, IOM, в частности, пришли к положительному выводу в отношении рака легких, основываясь на статистке с 12 американских заводов. Интеллектуальный анализ данных проводится путем визуального программирования и с помощью Python сценариев.
Визуальный анализ данных с Python и Orange 3
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. Хорошее объяснение нашел здесь. 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.
Вследствие утечки такого объема личных данных возможны масштабные фишинговые атаки на клиентов оператора, уверены журналисты издания ZDNet. Согласно lefigaro. И только спустя некоторое время представители оператора к клиентам через СМИ и порекомендовал им не открывать подозрительные электронные письма. В то время сотовый оператор ничего не говорил о кибератаке, - пишет anti-malware. Так в сентябре 2013 года сотрудник немецкого Vodafone похитил данные более 2 млн клиентов компании, а в августе от действий своих сотрудников пострадал Deutsche Telekom — тогда речь шла о 120 тыс.
Orange is also a leading provider of global IT and telecommunication services to multinational companies under the brand Orange Business. In February 2023, the Group presented its strategic plan "Lead the Future", built on a new business model and guided by responsibility and efficiency. For more information on the internet and on your mobile: www.
Впрочем, представители компании-застройщика это опровергают. По их словам, плиты необходимо вывезти для подготовки территории к благоустройству.
Между тем эти данные явно противоречат результатам недавнего совещания в областном управлении Следственного комитета, в ходе которого люди узнали, что завершение строительства их проблемного жилого комплекса возможно только через процедуру банкротства текущего застройщика. Ольга Черкасова, дольщик ЖК «Оранж»: «На заседании правительства нас заверили, что дом достроят, достроят из небюджетных средств через дирекцию комплексного развития территорий. И сделают всё возможное в кратчайшие сроки.
АПЕЛЬСИНОВЫЙ DATA MINING
Об основах интерактивного data mining рассказал Дмитрий Стефановский, директор «Центра компетенций по цифровой прослеживаемости и консалтингу» РАНХиГС, кандидат технических наук, специалист в области прикладных исследований по цифровой трансформации. Data mining — интеллектуальный анализ данных, совокупность методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных и практически полезных знаний. Сегодня результаты анализа данных позволяют по-новому взглянуть на процессы, происходящие на предприятии. 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.
С тех пор платформа активно развивается и стала одной из наиболее популярных средств для анализа данных и машинного обучения. Визуальный интерфейс позволяет пользователю создавать и настраивать потоки данных, а также визуализировать результаты анализа. В платформе присутствует большое количество дополнительных модулей и алгоритмов, которые можно использовать для анализа данных, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и другие методы.
Таблица функциональных возможностей платформы Orange: Функция Описание ---------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Загрузка данных Платформа Orange позволяет загружать данные из различных источников, включая файлы CSV, Excel, базы данных и другие. Предобработка данных Модули предобработки данных включают в себя методы очистки данных, удаления выбросов, заполнения пропущенных значений и другие. Визуализация данных Платформа предоставляет различные инструменты для визуализации данных, включая диаграммы, графики рассеяния, сетчатые диаграммы и другие.
Также создан новый резервный узел на точке обмена трафиком MМТС-9. Услуга предоставляется под маркой Internet Umbrella, в России ее пользователями являются несколько десятков компаний, в основном финансовые организации. В случае необходимости трафик будет перенаправлен в глобальный центр очистки во Франкфурте-на-Майне, а уже после возвращен в Россию.
Кроме того, принцип распределенной фильтрации позволяет расширить лицензируемую полосу очистки и вынести локальные сервера в регионы.
Главу компании Дидье Ломбарда критиковали за его отношение к сотрудникам. В 2010 году на этом фоне он оставил пост гендиректора. Как уточняет агентство, в 2006 года Ломбарт обещал, что заставит всех сокращенных сотрудников покинуть компанию, даже если для этого придется «выкинуть их из окна или через дверь». По данным Reuters, глава Orange специально ставил перед сотрудниками невыполнимые задачи и постоянно поручал им новую работу.
Orange Business Services и «НПО Аналитика» предложат совместные решения для российского ритейла
Война в Израиле: полная блокада сектора Газа, взрывы в Иерусалиме и Тель-Авиве. DW Новости 9.10.23. Важно Ограничения по премиям в Строительных Компаниях | Orange. Orange Cyberdefense прогнозирует, что количество атак, нацеленных на мобильные устройства, будет расти. комплексная статья от 2017 года, где содержится пересказ всей истории исследований воздействия агента "Оранж". Фото: Алексей Дружинин / РИА Новости. Президент России Владимир Путин в ходе форума «Россия зовет!» хотел скрыть от журналистов свои записи. — По итогам 2014 года Orange Business был назван лучшим в России/СНГ партнером Cisco в сегменте Commercial, показав рост продаж решений вендора на 30%.
Апельсиновый Data Mining
The Orange Conference. Гендиректор французского мобильного оператора Orange Кристель Хайдеманн (Christel Heydemann) заявила, что из-за огромного роста. 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. Achită aici datoria istorică pentru un număr Orange.
Админ паблика #Orange во ВКонтакте попросил политическое убежище у Украины
И сделают всё возможное в кратчайшие сроки. Мы озадачены таким поворотом событий. В данный момент, несмотря на визуальную готовность жилого комплекса, в нем остается множество недоделок. Среди основных — не подключены инженерные сети, не готовы водопроводные системы, вентиляция, а также не установлены лифты. В правительстве Ленинградской области публично избегают формулировок с банкротством фирмы.
Официальные представители США и Вьетнама объявили о начале работ по обеззараживанию бывшей американской авиабазы в Дананге, где во время войны хранился «Агент Оранж». В ходе войны США распыляли миллионы литров «Агента Оранж» над густыми вьетнамскими джунглями, чтобы облегчить поиски вьетнамских солдат. Однако у гербицида, уничтожившего миллионы гектар растительности, обнаружились побочные эффекты.
Американцы «оранжа» не жалели. Его жертвами стали около 3 млн вьетнамцев. Свыше миллиона — инвалиды, страдающие наследственными болезнями. Но применение химического оружия, как и напалма, не помогло: США убрались восвояси, а Вьетнам объединился.
Часть такой активности связана с тем, что правоохранительные службы и спецслужбы из разных стран мира могут привлекать к сотрудничеству коммерческие компании для получения доступа к личным мобильным устройствам при расследовании уголовных дел. Однако использование мобильных уязвимостей и эксплойтов вряд ли будет ограничено таким сценарием. 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.