Scryer: Netflix’s Predictive Auto Scaling Engine — Part 2
In part 1 of this series, we introduced Scryer, Netflix’s predictive autoscaling engine, and discussed its use cases and how it runs in Netflix. In this second installment, we will discuss the design of Scryer ranging from the technical implementation to the algorithms that drive its predictions. Design of ScryerScryer has a simple data flow architecture. On a very high level, historical data flow
Facebookの予測ツールProphetについて発表しました - ほくそ笑む
Facebook が出した誰でも簡単に時系列予測ができるツール Prophet についていくつか発表しました。 Prophet入門【Python編】 Prophet入門【R編】 Prophet入門【理論編】 Prophetはビジネス時系列、すなわち人間の行動に左右される時系列データに対する自動予測ツールです。 ビジネスでは大量の時系列データに対する予測を作成する必要があります。 しかし、それを1人のデータ分析者が1つ1つ作っていくのでは手が足りません。 そこで、統計の知識を必要しない、誰にでも簡単に時系列予測を行うツールとして Prophet が作成されました。 Prophet はオープンソースで開発され、Python と R のライブラリが公開されています。 まずは今年5月に Python版についての発表を foundIT データ解析・機械学習セミナー にて行いました。 Python版の
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Онлайн казино на реальные деньги Онлайн казино на реальные деньги становятся все популярнее. Игроки уже знают как правильно использовать виртуальные инструменты, чтобы снять стресс и получить значительный выигрыш. При этом, многие научились вовремя останавливаться, превращая игру в истинное удовольствие. Если вы хотите выиграть значительную сумму и весело провести время, ознакомьтесь со списком ТО
Introducing Surus and ScorePMML
Today we’re announcing a new Netflix-OSS project called Surus. Over the next year we plan to release a handful of our internal user defined functions (UDF’s) that have broad adoption across Netflix. The use cases for these functions are varied in nature (e.g. scoring predictive models, outlier detection, pattern matching, etc.) and together extend the analytical capabilities of big data. The first
Display Advertising Challenge | Kaggle
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Etsy Engineering | Conjecture: Scalable Machine Learning in Hadoop with Scalding
Intro Predictive machine learning models are an important tool for many aspects of e-commerce. At Etsy, we use machine learning as a component in a diverse set of critical tasks. For instance, we use predictive machine learning models to estimate click rates of items so that we can present high quality and relevant items to potential buyers on the site. This estimation is particularly important
Log In - Apache Software Foundation
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How Google and Facebook are using R : Data Evolution
Last night, I moderated our Bay Area R Users Group kick-off event with a panel discussion entitled “The R and Science of Predictive Analytics”, co-located with the Predictive Analytics World conference here in SF. The panel comprised of four recognized R users from industry: Bo Cowgill, Google Itamar Rosenn, Facebook David Smith, Revolution Computing Jim Porzak, The Generations Network (and Co-Cha
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http://cseweb.ucsd.edu/classes/wi17/cse258-a/files/elkan_dm.pdf
CSE 255
GitHub - Netflix/Surus
Acquia CDP Use Cases
http://rocketfuel.com/
http://www.cs.utoronto.ca/~fidler/papers/fashionCVPR15.pdf
http://quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf
Category: Blog/2014/june/16/predictive-analytics-drives-retention-and-share-of-wallet-growth-at-monster | Which 50