как тут уже сказали, вряд ли кто-то будет бегать ради прибыли в несколько гривен. боязнь же потери — даже незначительной — стимул более действенный, но тут уже давно все автоматизировано. уже сколько писали про всякие habit trackers и пр. ну, а про приложения типа стравы или ранкипера, я думаю, и говорить не стоит.

в общем, если тут кому-нибудь нужен дополнительный стимул, чтобы оторвать свой натруженый усест от аэрона, то настоятельно рекомендую комбинацию Beeminder + Runkeeper. я лично пользуюсь Strava Run без бимайндера (так уж сложилось), но бимайндер делает мой хороший товарищ, поэтому рекомендую. для альтернативных вариантов — смотрите сюда: blog.beeminder.com/competitors

img_ = ones([size(img) 3]);
img_(repmat(img != 0, [1,1,3])) = repmat(rgb(color), size(img(img != 0), 1), 1)(:)

как-то так?

ну нихера же непонятно из слайдов. есть десктопное приложение, которое может засосать csv файлы, сделать select/project/join и, наверное, имеет три с половиной ML алгоритма. и? чем это лучше AzureML Studio или PowerBI? я вам конкретные вопросы задаю, а вы вместо того, чтобы три строчки связно написать, говорите мне, что я не ЦА. конечно я не ЦА, так и вы ведь здесь не пользователей ищете, а СТО. или вы думаете, потенциальный СТО таких вопросов задавать не будет?

ЗЫ да, и на будущее — не называйте 118М «big data», не смешите мою Raspberry Pi :-)

Pringuz — это программный комплекс, который может делать обработку данных в файлах и анализ данных в файлах по расписанию. Ключевое преимущество этого продукта — огромный арсенал возможностей, для использования которых не требуется технического образования и навыков программирования.
Система может использоваться для создания самообучающихся алгоритмов систематической обработки больших массивов данных.

сорри, но я ничего не понял. «обработка данных в файлах» — это все общие фразы. скажем, какие сходства и различия у вашей системы и AzureML Studio? PowerBI? Tableau? Trifacta? что означает «по расписанию» — это данные по расписанию (streaming?), обработка по расписанию (batch recurring jobs?) где хостятся данные? и т.д. и т.п.

а мне не понятно зачем в команде программисты. )))))) Точнее почему это Вы решили, что они тут вообще самые важные/нужные)))

а потому, что грамотные инвесторы дают деньги не тем, у кого идея, а тем, кто эту идею может реализовать. а безруких предпринимателей с чуйкой у нас и так хватает, слава богу. :-)

короче говоря, мне надоело троллить, поэтому просто предложу топикстартеру почитать первоисточники.

• классический учебник: nlp.stanford.edu/IR-book
• книжка чуть поновее, тоже от очень уважаемых авторов: www.mir2ed.org
• еще классический учебник по NLP: www.cs.colorado.edu/~martin/slp.html

это все вводные тексты; если хочется более продвинутых материалов, смотрите для начала материалы конференций:

• ACM SIGKDD
• ACM SIGIR

среди прочих.

ЗЫ те, кто уже в теме, или сильны в других областях, но в IR/NLP/KDD хотя бы владеют терминологией и примерно представляют себе, что возможно и каким трудом — пишите, буду рад поучаствовать.

Я до конца не понял что такое freebase.

www.freebase.com

Я хочу сделать что-то вроде базы данных, в которой лежат накопленные знания в виде естевсвенного текста. И по которой можно делать запросы.

я понял. «можно грабить корованы» :)

Сущьности описанные в тексте.

для начала неплохо бы найти эти сущности. это называется named entity recognition (см выше), и это не такая простая задача, как может показаться

Как по мне это очевидно, когда у нас есть построенная сеть. С «упорядоченными» зависимостями. То из этой структуры можно делать все что угодно. Главное что бы информации описанной в сети (графе) хватало на решение конкретной задачи :)

ну вот есть (пока) freebase — вы что-то подобное хотите строить? приведите пример текста, графа, и задачи, которую можно решить с помощью этого графа