Machine Learning on the Loginom Platform The rapid pace of technological progress has led to the emergence of new forms of machine learning, which have become an integral part of our lives. Machine learning is a subfield of artificial intelligence that involves training algorithms to learn from data and make predictions or decisions based on that data. In this article, we will explore the main machine learning methods used on the low-code Loginom platform and how they can be applied in business analytics. Unsupervised Clustering Unsupervised clustering is a method of dividing data into groups or clusters based on similarities or differences without any prior knowledge of the number of clusters or their characteristics. This technique is particularly useful when dealing with large datasets and identifying patterns or structures within the data. EM Clustering and Associative Rules are two common unsupervised clustering methods used on the Loginom platform. EM Clustering Expectation-Maximization (EM) clustering is a probabilistic clustering algorithm that can handle missing data and outliers. It iteratively updates the parameters of the model and recalculates the cluster assignments until convergence.

Машинное обучение на платформе Loginom Быстрые темпы технологического прогресса привели к появлению новых форм машинного обучения, которые стали неотъемлемой частью нашей жизни. Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая включает в себя обучение алгоритмов учиться на данных и принимать прогнозы или решения на основе этих данных. В этой статье мы рассмотрим основные методы машинного обучения, используемые на платформе Loginom с низким уровнем кода, и как их можно применять в бизнес-аналитике. Неконтролируемая кластеризация Неконтролируемая кластеризация - это метод разделения данных на группы или кластеры на основе сходств или различий без каких-либо предварительных знаний о количестве кластеров или их характеристиках. Этот метод особенно полезен при работе с большими наборами данных и идентификации шаблонов или структур в данных. Кластеризация EM и ассоциативные правила - два распространенных метода кластеризации без контроля, используемых на платформе Loginom. EM Clustering Expectation-Maximization (EM) clustering - вероятностный алгоритм кластеризации, который может обрабатывать отсутствующие данные и выбросы. Он итеративно обновляет параметры модели и пересчитывает назначения кластеров до сходимости.

Machine arning sur la plateforme Loginom rythme rapide des progrès technologiques a conduit à l'émergence de nouvelles formes d'apprentissage automatique qui sont devenues une partie intégrante de nos vies. L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui comprend la formation des algorithmes à apprendre des données et à prendre des prévisions ou des décisions basées sur ces données. Dans cet article, nous examinons les principales méthodes d'apprentissage automatique utilisées sur la plate-forme Loginom à faible niveau de code et comment elles peuvent être appliquées en analyse d'entreprise. Clustering non contrôlé Un clustering non contrôlé est une méthode de division des données en groupes ou en clusters basée sur des similitudes ou des différences sans connaissance préalable du nombre de clusters ou de leurs caractéristiques. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données et identifiez des modèles ou des structures dans les données. clustering EM et les règles associatives sont deux méthodes courantes de clustering sans contrôle utilisées sur la plate-forme Loginom. EM Clustering Exposition-Maximisation (EM) clustering est un algorithme de clustering probabiliste qui peut traiter les données manquantes et les émissions. Il met à jour itérativement les paramètres du modèle et recalcule les affectations de clusters à la convergence.

Aprendizaje automático en la plataforma Loginom rápido avance tecnológico ha dado lugar a nuevas formas de aprendizaje automático que se han convertido en una parte integral de nuestras vidas. aprendizaje automático es un campo de inteligencia artificial que incluye aprender algoritmos para aprender de los datos y tomar predicciones o decisiones basadas en estos datos. En este artículo, analizaremos las principales técnicas de aprendizaje automático utilizadas en la plataforma Loginom con bajo nivel de código y cómo se pueden aplicar en la inteligencia de negocios. Clustering descontrolado clustering no controlado es un método para dividir los datos en grupos o clústeres en función de similitudes o diferencias sin tener conocimiento previo del número de clústeres o sus características. Este método es especialmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos e identificación de plantillas o estructuras en los datos. Clustering EM y reglas asociativas son dos métodos comunes de clustering sin control utilizados en la plataforma Loginom. EM Clustering Expectation-Maximization (EM) clustering es un algoritmo de clustering probabilístico que puede procesar datos y emisiones faltantes. Actualiza iterativamente los parámetros del modelo y vuelve a calcular las asignaciones de clúster a convergencia.

Maschinelles rnen auf der Loginom-Plattform Das rasante Tempo des technologischen Fortschritts hat zu neuen Formen des maschinellen rnens geführt, die zu einem integralen Bestandteil unseres bens geworden sind. Maschinelles rnen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen lernen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Methoden des maschinellen rnens, die auf der Low-Code-Plattform von Loginom verwendet werden, und wie sie in Business Intelligence angewendet werden können. Unkontrolliertes Clustering Unkontrolliertes Clustering ist eine Methode zur Aufteilung von Daten in Gruppen oder Cluster auf der Grundlage von Ähnlichkeiten oder Unterschieden ohne Vorkenntnisse über die Anzahl der Cluster oder ihre Eigenschaften. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn e mit großen Datensätzen arbeiten und Muster oder Strukturen in Daten identifizieren. EM-Clustering und assoziative Regeln sind zwei gängige Methoden für unkontrolliertes Clustering, die auf der Loginom-Plattform verwendet werden. EM Clustering Expectation-Maximization (EM) Clustering ist ein probabilistischer Clustering-Algorithmus, der fehlende Daten und Ausreißer verarbeiten kann. Es aktualisiert iterativ die Modellparameter und berechnet die Clusterzuweisungen auf Konvergenz neu.

''

Loginom Platformunda Makine Öğrenimi Teknolojik ilerlemenin hızlı temposu, hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelen yeni makine öğrenimi biçimlerine yol açtı. Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek ve bu verilere dayanarak tahminler veya kararlar almak için eğitim algoritmalarını içeren bir yapay zeka alanıdır. Bu yazıda, düşük kodlu Loginom platformunda kullanılan temel makine öğrenme yöntemlerine ve bunların iş analitiğinde nasıl uygulanabileceğine bakacağız. Kontrolsüz kümeleme, kümelerin sayısı veya özellikleri hakkında önceden bilgi sahibi olmadan verileri benzerliklere veya farklılıklara dayanarak gruplara veya kümelere bölme yöntemidir. Bu yöntem özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken ve verilerdeki kalıpları veya yapıları belirlerken kullanışlıdır. EM kümeleme ve ilişkilendirme kuralları, Loginom platformunda kullanılan iki yaygın kontrolsüz kümeleme yöntemidir. EM Kümeleme Beklenti Maksimizasyonu (EM) kümeleme, eksik verileri ve aykırı değerleri işleyebilen olasılıksal bir kümeleme algoritmasıdır. Model parametrelerini yinelemeli olarak günceller ve küme atamalarını yakınsamaya göre yeniden hesaplar.

التعلم الآلي على منصة Loginom أدت الوتيرة السريعة للتقدم التكنولوجي إلى أشكال جديدة من التعلم الآلي أصبحت جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. التعلم الآلي هو مجال للذكاء الاصطناعي يتضمن تدريب الخوارزميات للتعلم من البيانات واتخاذ التنبؤات أو القرارات بناءً على تلك البيانات. في هذه المقالة، نلقي نظرة على طرق التعلم الآلي الأساسية المستخدمة على منصة Loginom منخفضة الرمز وكيف يمكن تطبيقها في تحليلات الأعمال. التجميع غير المنضبط هو طريقة لتقسيم البيانات إلى مجموعات أو مجموعات بناءً على أوجه التشابه أو الاختلاف دون أي معرفة مسبقة بعدد المجموعات أو خصائصها. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص عند العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط أو الهياكل في البيانات. تجميع EM وقواعد الجمع هما طريقتان شائعتان للتجميع غير الخاضع للرقابة المستخدمة على منصة Loginom. تجميع EM Clustering Prospecation-Maximization (EM) هو خوارزمية تجميع احتمالية يمكنها التعامل مع البيانات والقيم المتطرفة المفقودة. يقوم بشكل متكرر بتحديث بارامترات النموذج وإعادة حساب مهام المجموعات إلى التقارب.