NASA Images. Everyone's library. EC2 Pricing. Pricing is per instance-hour consumed for each instance, from the time an instance is launched until it is terminated or stopped. Each partial instance-hour consumed will be billed as a full hour. Looking for T1, M1, C1, CC2, M2, CR1, CG1, M2, CR1, HI1, or HS1 Instances? See the Previous Generation Instances page. Reserved Instances provide you with a significant discount (up to 75%) compared to On-Demand Instance pricing. In addition, Reserved Instances provide you with a capacity reservation, so you can have confidence that you will be able to launch the instances you have reserved when you need them. You can choose between three payment options when you purchase a Reserved Instance. *This is the average monthly payment over the course of the RI term. **Effective hourly pricing is shown to help you calculate the amount of money that a Reserved Instance will save you over On-Demand pricing.
Spot Instances enable you to bid for unused Amazon EC2 capacity. Amazon EC2. Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) — веб-сервис, который предоставляет вычислительные мощности в облаке. Сервис входит в инфраструктуру Amazon Web Services. Простой веб-интерфейс сервиса позволяет получить доступ к вычислительным мощностям и настроить с минимальными затратами ресурсов.
Он предоставляет пользователям полный контроль над вычислительными ресурсами, а также доступную среду для работы. Сервис сокращает время, необходимое для получения и загрузки нового сервера. Функциональность EC2[1][править | править исходный текст] С помощью EC2 можно: создать Amazon Machine Image (AMI), который будет содержать ваши приложения, библиотеки, данные и связанные с ними конфигурационные параметры. Примечания[править | править исходный текст] См. также[править | править исходный текст] Ссылки[править | править исходный текст] Eureqa. Eureqa is a breakthrough technology that uncovers the intrinsic relationships hidden within complex data. Traditional machine learning techniques like neural networks and regression trees are capable tools for prediction, but become impractical when "solving the problem" involves understanding how you arrive at the answer.
Eureqa uses a breakthrough machine learning technique called Symbolic Regression to unravel the intrinsic relationships in data and explain them as simple math. Using Symbolic Regression, Eureqa can create incredibly accurate predictions that are easily explained and shared with others. Over 35,000 people have relied on Eureqa to answer their most challenging questions, in industries ranging from Oil & Gas through Life Sciences and Big Box Retail. Eureqa One Page Overview (.pdf) »Visit the Eureqa Community » Eureqa utilizes a machine learning technique called Symbolic Regression to distill raw data into non-linear mathematical equations. Reverse Engineering Dynamical Systems. Project members: Josh Bongard and Hod Lipson. Please mention both team members when covering this work. Thank you. Bongard J., Lipson H. (2007), “Automated reverse engineering of nonlinear dynamical systems", Proceedings of the National Academy of Science, vol. 104, no. 24, pp. 9943–9948 Complex nonlinear dynamics arise in many fields of science and engineering, but uncovering the underlying differential equations directly from observations poses a challenging task.
The ability to symbolically model complex networked systems is key to understanding them, an open problem in many disciplines. Here we introduce for the first time a method that can automatically generate sets of symbolic equations for a nonlinear coupled dynamical system directly from time series data. More Information Related Publications Bongard J., Zykov V., Lipson H. (2006), “Resilient Machines Through Continuous Self-Modeling", Science 314(5802): 1118 - 1121 Adami C., (2006) "What Do Robots Dream Of? " Software: Data mining. Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году[1][2][3]. Английское словосочетание «Data Mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания[4]: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а, также, интеллектуальный анализ данных[5][6][7]. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (англ. knowledge discovering in databases, KDD). Введение[править | править исходный текст] Исторический экскурс[править | править исходный текст] Постановка задачи[править | править исходный текст] Что означает «скрытые знания»? Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data. Michael Schmidt and Hod Lipson Citation: Schmidt M., Lipson H. (2009) "Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data," Science, Vol. 324, no. 5923, pp. 81 - 85.
(see supplemental materials) Software: We have released the Eureqa Application that you can use to search your own data for hidden mathematical relationships. Summary: For centuries, scientists have attempted to identify and document analytical laws that underlie physical phenomena in nature. (A) A computer observes the behavior and dynamics of a real system, and (B) collects data using motion tracking cameras and software. Frequently Asked Questions: Click here to see the FAQ about this research Videos: Click here to see all videos Images: Click here to see hi-res images Related Publications: Bongard J., Zykov V., Lipson H. (2006), "Resilient Machines Through Continuous Self-Modeling," Science Vol. 314, no. 5802, pp. 1118 - 1121.
Koza, J. Further Reading: Acknowledgments:
Философия. Аспирантура. Научные журналы. Научные поисковики. Научные сообщества. Визуализация данных.