Статьи
A36: K-ближайших соседей (KNN) — принцип работы с практическим кодом!
Евклидово, Манхэттенское расстояние и расстояние Минковского, Разрыв связей в KNN, Параметрические и непараметрические модели, Преимущества и недостатки
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)..
Клонирование веб-сайта Flipkart
Я хотел бы поделиться своим опытом работы в качестве студента-веб-разработчика в команде по клонированию веб-сайта Flipkart во время моей третьей недели сборки в школе масаи.
Ссылка на проект: https://github.com/george-bits-coder/flipkart-clone
Описание Проекта:
Мы, команда из шести..
OASIS INFOBYTE ОПЫТ РАЗРАБОТКИ JAVA
Всем привет,
Я пишу этот блог, чтобы рассказать о своем опыте стажера Oasis Infobyte в области разработки Java. Меня выбрали для участия в апрельской партии 2023 года. Эта стажировка длилась один месяц. Эта стажировка дала мне возможность использовать свои навыки разработки Java для создания..
Обработка естественного языка (NLP): обзор
« В сфере науки о данных появилась одна технология, которая изменила правила игры — обработка естественного языка (НЛП). НЛП — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая направлена на то, чтобы позволить машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Его..
Лучшие идеи шумоподавления, часть 1 (машинное обучение + генеративный ИИ)
Замечания по выразительности для шумоподавляющих диффузионных моделей и семплеров (arXiv)
Автор: Франсиско Варгас , Теодора Реу , Анна Керекес .
Аннотация: Модели диффузии шумоподавления представляют собой класс генеративных моделей, которые недавно достигли самых современных..
Руководство по разработке через тестирование для начинающих с практическим примером
Итак, я знаю, что это ... но что это такое точно ?
Разработка через тестирование (TDD) и тестирование всегда были терминами, о которых люди вскользь обсуждали и обсуждали достоинства, но я никогда на самом деле не знал, что это такое. Больше всего мне удалось понять, что это был «способ..
МОЕ ПЕРВОЕ ЗАДАНИЕ НА СТАЖИРОВКЕ HNG 8.0 2021, «СТАТЬЯ».
Старая поговорка гласит: "Путешествие в тысячу миль начинается с одного шага" . Что ж, в моем случае «стажировка продолжительностью около восьми недель только началась с этой единственной статьи». В этой статье я собираюсь представиться, а также поделиться с ты; мои цели и чего я хочу..
В какие игры я хочу, чтобы мой ребенок играл
И почему я потратил много времени на поиски идеального для начала…
Если вы хотите настроить своих детей на успех, ваш ребенок обязательно должен научиться программировать.
Компьютерное программирование для детей имеет много преимуществ, которые простираются далеко за пределы экрана..
Новости сектора интернет-рекламы — 18.10
Вовлеченность требует подтверждения продаж. Подготовка к потере файлов cookie. Пандемия и новые клиенты. Ошибки ML в таргетинге. Скучная реклама и искусство рассказывания историй.
Промышленность
Рекламные бюджеты зависят от заинтересованной аудитории . TikTok/Kantar опубликовал..
Полный путь к глубокому обучению
Как начинающие люди не понимают, как они могут попасть в глубокое обучение, науку о данных. Даже когда я начал изучать глубокое обучение несколько месяцев назад, я понятия не имел, с чего начать. Какой бы блог я ни читал, я вижу, что вам нужна математика, бла-бла-бла.
Я был очень средним по..
Появление исходного ИИ: понимание будущего искусственного интеллекта
Введение
Посевной ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может стать прорывом в мире ИИ. Он основан на идее, что ИИ должен не только учиться на данных, но и создавать собственные знания. Seed AI использует концепцию самовоспроизводящегося обучения…
Как удалить ветку git на удаленном компьютере?
В этом посте мы узнаем о том, как удалить ветку с удаленного сервера.
Введение
Git — это мощная система контроля версий, которая позволяет разработчикам совместно работать над проектами и эффективно управлять своей кодовой базой. Одной из самых полезных функций Git является возможность..
Как написать лучший и безопасный код JavaScript
Как написать лучший и безопасный код JavaScript
JavaScript - это динамический язык. Это делает JavaScript супер-крутым языком для начала. Однако очень сложно написать лучший и безопасный код. Одна маленькая ошибка может привести к более серьезной проблеме. Обработка ошибок играет..
Правильный технологический стек?
Вы планируете изменить существующий стек технологий своего продукта или создать совершенно новый продукт с нуля?
Нет таких правильных технологий, все зависит от контекста и проблемы, которую вы пытаетесь решить.
Краткосрочная:
Краткосрочная цель состоит в том, чтобы быстро превратить..
Схема — Где я впервые узнал о машинном обучении и искусственном интеллекте
В последнее время машинное обучение было в моде, но некоторые из нас познакомились с ним несколько десятилетий назад. Впервые я столкнулся с ним на уроке искусственного интеллекта (в свое время 6.034) в Массачусетском технологическом институте. Когда я проходил курс, его вел Патрик Уинстон,..
Я фанат TypeScript, но будьте осторожны!
TypeScript, Завоевание, Независимость и Disneyworld
Изначально эта статья появилась на dormoshe.io
Среди интерфейсных разработчиков существует явление . Это новое явление. Я выявляю все больше и больше разработчиков, которые заражены . О последствиях пока нет исследований. Нет..
PRINCE Challenge Out-of-Distribution
Лаборатория искусственного интеллекта Criteo рада представить PRINCE (PRomoting INvariance для классификации просмотров в разных средах), внедистрибутивную вызов по обобщению в сотрудничестве с ECML-PKDD'22 , которая продлится до 6 июня 2022 года.
Уже зарегистрированные участники..
Алгоритм KNN с нуля в машинном обучении
Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой, легко реализуемый алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для решения задач как классификации, так и регрессии.
Реализация псевдокода с нуля
Преимущества
Алгоритм прост и легко реализуем. Нет..
Как машинное обучение меняет ландшафт аналитики данных
Машинное обучение — это мощная технология, которая меняет ландшафт аналитики данных. Алгоритмы машинного обучения могут быстро и точно анализировать большие наборы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые могут быть незаметны аналитикам-людям. Это имеет серьезные последствия для..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..