Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.

Многие современные компании, чья деятельность направлена на обслуживание клиентов, стремятся поддерживать высокий уровень услуг и клиентской поддержки. Увеличение количества клиентов является одним из показателей успешности компании. Но, постоянное увеличение потока клиентов, в особенности изменение активности клиентов в зависимости от времени, может вызывать сложности в организации работы клиентской поддержки.

Данная публикация является 1 частью небольшого цикла, посвященного алгоритмам вложения вершин графа в векторное пространство. Конкретно сегодня расскажу об алгоритмах, основанных на матричных факторизациях. Метод излагается последовательно, опираясь на занимательную задачу поиска сообществ в графе

В больших, устоявшихся компаниях мы зачастую можем встретить коллег, которые работают в них не один десяток лет. Они — настоящие профессионалы своего дела, знающие все тонкости и детали, всегда готовы помочь и дать совет. Но с каждым годом объем данных стремительно увеличивается. Программы, к которым они привыкли, не справляются, и из раза в раз им приходится обращаться к коллегам за помощью в тривиальных задачах по обработке данных, только потому, что их инструмент не приспособлен к таким нагрузкам.

В повседневной жизни можно столкнуться с вопросом взаимосвязи двух или нескольких параметров – какая вероятностная связь присутствует в тех или иных условиях. Расскажу о подготовке данных к статистическому анализу, разберу два способа анализа данных с помощью библиотеки машинного обучения sklearn.

Как оптимально разделить набор данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки?

Фальшивые новости – проблема современного общества. Такие новости без труда вводят людей в заблуждение через различные социальные сети, мессенджеры и СМИ. Всё это может привести к дезинформации населения, манипуляциям со стороны власти и общественным кризисам.