في نمط الكود هذا نوضح كيفية إنشاء نموذج للتنبؤ بانخفاض المكالمات. بمساعدة لوحة معلومات تفاعلية ، نستخدم نموذج سلسلة زمنية لفهم إسقاط المكالمات بشكل أفضل. كميزة لمقدمي الاتصالات وعملائهم ، يمكن استخدامه لتحديد المشاكل في مرحلة مبكرة ، مما يتيح المزيد من الوقت لاتخاذ التدابير اللازمة للتخفيف من المشاكل.
في نمط الرمز هذا ، سوف نستخدم بيانات الائتمان الألمانية لتدريب وإنشاء ونشر نموذج التعلم الآلي باستخدام IBM Watson Machine Learning على IBM Cloud Pak for Data. سنقوم بإنشاء سوق بيانات لهذا النموذج باستخدام Watson OpenScale وتكوين OpenScale لمراقبة هذا النشر ، ثم حقن السجلات والقياسات التاريخية لمدة سبعة أيام للعرض في لوحة معلومات OpenScale Insights.
وقت القراءة: 6دقائق ما يلي هو البيانات والتحليلات من استطلاع آراء البالغين الأمريكيين فيما يتعلق بالمشاعر العامة تجاه البيتكوين - تم إجراء الاستطلاع عبر الإنترنت بواسطة The Harris Poll ، نيابة عن Blockchain Capital ، في الفترة من 23 إلى 25 أبريل 2019 بين 2,029 من البالغين الأمريكيين. كان الاستطلاع عبارة عن نسخة مكثفة من استطلاع أجريناه في أكتوبر 2017 (أضفنا [...]
