Статьи
Борьба за то, чтобы найти свою первую работу в качестве специалиста по данным
 KY=MX+B 
 Борьба за то, чтобы найти свою первую работу в качестве специалиста по данным 
 В самой последней части этой странной  личной колонки , которую я выбрал для написания, я рассказал о происхождении моего интереса к науке о данных и о своем решении посетить учебный курс по..
        Как инициализировать веса в нейронной сети?
 Интуитивно понятное и простое руководство по трем наиболее популярным методам инициализации веса поможет вам выбрать правильный для вашего проекта. 
   
 Введение 
 Инициализация веса — это параметр проектирования модели, неправильный выбор которого может замедлить или затормозить сходимость.  Вы..
        Карты Google в Angular
 Изучите самый простой способ использования Google Maps в Angular 
   
 Карты Google соответствуют Angular.  Наличие такого сильного сообщества разработчиков и использование его тысячами разработчиков по всему миру сделали Angular идеальным для включения большинства инструментов во фреймворк...
        Оценка неопределенности в моделях машинного обучения — Часть 2
  Вы можете ознакомиться с первой частью этой серии  здесь .  Эта статья была впервые опубликована в  Блоге Comet .  
 В части 1 этой серии мы обсудили источники неопределенности в моделях машинного обучения, методы количественной оценки неопределенности параметров и прогнозы простой модели..
        Преимущества и недостатки случайного леса: всесторонний взгляд на машинное обучение…
   
 Random Forest — это популярный алгоритм машинного обучения, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии.  Он известен своей способностью обрабатывать большие объемы данных и высокой точностью.  В этой статье мы рассмотрим основы алгоритма Random Forest,..
        Пошаговое руководство по федеративному обучению в области компьютерного зрения
 В этой статье мы рассмотрим федеративное обучение с нуля, включая его наиболее распространенные приложения в машинном обучении. 
   
  Написано  Ешей Шастри  и первоначально опубликовано в блоге V7 (  Пошаговое руководство по федеративному обучению в области компьютерного зрения  )  
 Способы..
        Как я построил свой стартап в качестве индивидуального разработчика
   
   В этой статье подробно рассказывается о моем пути от инженера полного цикла до основателя стартапа за 10 месяцев.  В этой статье я объясню, почему я выбрал каждую часть моего стека, и как это закончилось.   
  Так что пристегнитесь, это будет длинная, но интересная статья!  
 Итак, о чем..
        «Меня наняли за 100 тысяч долларов, и 4 года спустя я зарабатываю 400 тысяч долларов».
   
 Сколько вы знаете компаний, которые увеличат вашу зарплату в четыре раза за 4 года? 
 Если вас отправили в Manager RemoteCamp и вы не ждете этого с нетерпением, мы хотим дать вам представление о вашем пребывании здесь, поделившись историей Мирчи Стругару.  Если вы закончите программу и..
        Полное руководство по Kotlin: часть 5 (основы функций)
   Если вы впервые знакомитесь с этой серией, начните с   здесь     
   Предыдущий пост,  Часть 4 , находится  здесь    
 Теперь давайте продолжим наше путешествие, играя с функциями. 
   
 Общая идея  функции  заключается в том, что она принимает входные данные и выдает выходные данные.  Итак,..
        Еженедельный выпуск Python, выпуск 85
 Добро пожаловать в 85-й выпуск Python Weekly, еженедельного информационного бюллетеня о языке программирования Python. 
   
 Посетите  Купить кофе , чтобы найти способы поддержать Python Weekly, или станьте участником Medium, используя ссылку ниже: 
   
                        Присоединяйтесь к..
        Многозадачное машинное обучение: одновременное решение нескольких задач
 Некоторые под наблюдением, некоторые без присмотра, некоторые с самостоятельным наблюдением в НЛП и компьютерном зрении 
   
  Однозадачное обучение  — это процесс обучения прогнозированию одного результата (бинарного, многоклассового или непрерывного) на основе размеченного набора данных...
        Не можете написать одностраничный сайт за 20 минут по памяти? Попрощайтесь со своим будущим веб-дизайнером.
  
 Не можете написать одностраничный сайт за 20 минут по памяти?  Попрощайтесь со своим будущим веб-дизайнером. 
        Тестирование моделей машинного обучения в стиле Uber
 Архитектура используется для регулярного тестирования сотен моделей прогнозирования в Uber. 
   
  Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 125 000 подписчиков.  TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное..
        Лучшие языки программирования для изучения в 2022 году
  В связи с растущим спросом в ИТ-индустрии выбор одного языка программирования, подходящего и полезного для конкретного человека, может привести к путанице.  этот список может помочь вам спланировать и построить карьеру.  
   
  Независимо от того, хотите ли вы разработать мобильное приложение,..
        Причинный вывод с помощью линейной регрессии: эндогенность
 Обсуждение экзогенной переменной,  экзогенной переменной, пропущенной переменной, ошибки измерения и погрешности одновременности 
   
 В моей  предыдущей статье  мы обсудили некоторые распространенные проблемы при разработке линейной регрессии —  исключение важных переменных  и  включение..
        Революция в приложениях для видеочата: создание высококачественных аудио- и видеофункций с помощью Dolby.i
   
 Введение 
 В  приложениях для видеочата  высокое качество аудио и видео жизненно важны, поскольку они напрямую влияют на взаимодействие с пользователем.  Благодаря чистому звуку участники могут слышать друг друга без задержек и прерываний.  Участники могут четко видеть друг друга без задержек..
        Функции расширения: синтаксис и поведение
 Функции и свойства расширений, их внутреннее содержание и последствия для инкапсуляции, модификаторы видимости, способы их отправки и многое другое. 
   
  Теги: # ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ КОНЦЕПЦИЯ   
  Эта статья является частью  Kotlin Primer , авторитетного руководства по…  
        Создание простого мультиконтейнерного приложения с помощью Docker
 Простое руководство по контейнеризации приложения, состоящего из внешнего интерфейса, внутреннего интерфейса и базы данных. 
   
 Без лишних слов, приступим к делу.  Во-первых, мы контейнеризируем нереляционную базу данных MongoDB. 
 Докеризация службы MongoDB 
        Я начал работать фрилансером: что теперь?
   
 Давно не виделись, товарищи разработчики!  В последнее время я принял новый вызов в своей карьере инженера-программиста: начал работать фрилансером.  В этой статье я попытаюсь объяснить основные причины этой смены карьеры, как я адаптировался к этой новой главе своей жизни, трудности, с..
        Чувство тупости…
   
 Обучение к мастерству проклято трудностью.  Закон убывающей предельной отдачи гласит, что дальнейшие затраты приводят к уменьшению отдачи. 
 На ранних стадиях проекта мы видим значительные результаты при небольших затратах. 
   
 Это деморализует, особенно в начале, когда мы видим столько..
        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..
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                             
                                                                    