Статьи
Сервисы машинного обучения AWS — Обзор
В этом блоге мы увидим:
Машинное обучение с AWS Службы машинного обучения AWS
Машинное обучение с AWS:
Разработка модели машинного обучения — сложный процесс. Он включает в себя сбор данных, предварительную обработку, такую как разработка функций, масштабирование функций,..
Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 2)
Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 2)
Добро пожаловать в Часть 2 нашего стремления овладеть искусством решения задач машинного обучения!
В предыдущем разделе мы рассмотрели основные этапы понимания проблемы, определения проблемы,..
Создание ответственной стратегии ИИ: как обеспечить честность и прозрачность ИИ
В эпоху автоматизации искусственный интеллект (ИИ) становится все более популярным инструментом, который бизнес может использовать для автоматизации принятия решений. В результате важно, чтобы организации знали о потенциальных предубеждениях, которые могут возникнуть при использовании ИИ...
Обновление разработки NuNet: сентябрь 2022 г.
Приветствую вас, сингуляристы.
Разработка NuNet набирает обороты, и части собираются воедино, поскольку мы приближаемся к нашей цели выпустить общедоступную альфа-версию в этом году. В прошлом месяце было выполнено или близится к завершению несколько задач в области сценариев использования..
День 21 из #100DaysOfCode
Привет, ребята 🙌
Сегодня я закончил 21-е видео JavaScript30!
Проект 21: Спидометр и компас на основе геолокации
Источник: https://javascript30.com
Обучение:
Сегодняшняя задача — создать спидометр и компас на основе геолокации.
Мы получили логотип компаса из SVG, мы применим к..
Как процессор выполняет выполнение Java
В этой статье мы обсуждаем, как ЦП реагирует на каждую операцию Java. Как ЦП обрабатывает различные операции оптимальным образом. В этой статье вы получите ясное представление о таких терминах, как ЦП, кэш ЦП, кеши L1, L2 и L3, и о том, как они помогают выполнять операции ЦП.
Прежде чем..
Я не разработчик и только что опубликовал свое первое расширение для Chrome [ОБНОВЛЕНИЕ ДЕКАБРЯ 2018: 6000 пользователей!]
Я не разработчик и только что опубликовал свое первое расширение для Chrome [ОБНОВЛЕНИЕ ДЕКАБРЯ 2018: 6000 пользователей!]
[ОБНОВЛЕНИЕ: по состоянию на декабрь 2018 года у HashTest сейчас более 6000 пользователей в неделю, и его рейтинг составляет 4,1 звезды. Woohoo!]
Мне..
Python 3.10 - пять новых функций и соображений
Python 3.10 - пять новых функций и соображений
Не только перечисление, но также примеры и соображения.
Несколько дней назад наконец-то был выпущен Python 3.10. В Интернете уже есть много статей, которые были опубликованы еще до того, как он был выпущен. Однако я обнаружил, что..
Выведенный статистика
Прежде чем перейти к главному, сначала я попытаюсь найти значение слова «Infer» — это значит делать какие-то выводы из доказательств. Итак, мы получаем что-то вроде «предсказания». Давайте посмотрим, каково правильное определение этого.
Логическая статистика - это еще одна отрасль..
Работа с выбросами с использованием трех надежных моделей линейной регрессии
Работа с выбросами с использованием трех надежных моделей линейной регрессии
С практическим примером использования алгоритмов регрессии Huber, RANSAC и Theil-Sen
Линейная регрессия — одна из самых простых моделей машинного обучения. Часто это отправная точка не только для изучения науки..
Достаточно Python для науки о данных
Вам не нужно быть мастером Python, чтобы сокрушить его в науке о данных. На самом деле, «Достаточно Python для науки о данных» — это все, что вам нужно, чтобы начать свое путешествие.
Python — любимый язык программирования для специалистов по данным. Изучение Python — это первый шаг,..
Неизведанная дорога
Мое путешествие в программирование началось, когда я поступил в колледж. На первом курсе колледжа я познакомился с компьютерным программированием. Я поступил в колледж, чтобы изучать инженерию телекоммуникаций, и подумал, что было бы здорово изучать информатику в качестве побочного..
Практическое машинное обучение в Kaggle: Часть 2 — Обучение и настройка гиперпараметров
Набор данных: «Титаник» — машинное обучение после катастрофы
В этой статье мы исследуем практическую реализацию алгоритма дерева решений с использованием scikit-learn. Мы рассмотрим различные важные концепции, связанные с решением типичной задачи машинного обучения, включая обучение и..
🔍AutoML — Вспомогательная библиотека для инженеров машинного обучения — PyCaret🔥
Автоматизированное машинное обучение относится к использованию автоматизированных процессов и инструментов для рационализации и упрощения процесса разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Платформы и инструменты AutoML автоматизируют различные этапы конвейера машинного обучения,..
4 ключевые технологические инновации, расширяющие возможности цифровых цепочек поставок
4 ключевых технологических инновации, расширяющих возможности цифровых цепочек поставок
Отрасль логистики и цепочек поставок вступает в стремительно ускоряющуюся эру сбоев, возможностей и огромного потребительского спроса. Добавьте к этому быстрое развитие и расширение электронной..
Waymo: крутой рубеж
Привет, меня зовут Брайан, я из Нью-Йорка. На прошлой неделе я поехал в Сан-Франциско, где провёл несколько дней. Во-первых, город великолепен. Люди по-прежнему относительно вежливы по отношению к другим (по сравнению с Нью-Йорком!!), и, честно говоря, проблема бездомных не так остра, как..
Соберите свой код Python
Python — это эксперимент того, сколько свободы нужно программистам. Слишком много свободы и никто не может прочитать чужой код; слишком мало, и выразительность находится под угрозой.
- Гвидо ван Россум
Pickling — это один из модулей Python, который помогает нам в процессах..
Используйте Vue на статическом сайте с пользовательскими элементами веб-компонента.
Узнайте, как использовать Vue для создания пользовательских элементов, которые легко добавить в файлы Markdown вашего статического сайта.
вступление
Недавно я переделал Table to Markdown , преобразовав его из проекта Nuxt в статический сайт, созданный с помощью Blurry ,..
Баночка данных и задач для маркировки последовательностей — Рекуррентные нейронные сети (RNN)
В последней статье мы обсуждали банк данных и задач для конкретных задач классификации последовательностей. В этой статье мы коснемся банок данных и задач для проблем с маркировкой последовательностей.
Данные и задачи для маркировки последовательностей
Давайте сначала обсудим цель..
Простая аналитика Twitter с помощью twitter-nlp-toolkit
Twitter - один из самых богатых источников данных как для бизнес-анализа, так и для академической или педагогической обработки естественного языка; многие из лучших наборов данных на Kaggle были собраны в Twitter, одно из самых популярных встраиваний текста было обучено с помощью Twitter,..
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..