Публикации по теме 'analtyics'
Основы машинного обучения
Существует 3 типа алгоритмов машинного обучения.
1. Контролируемое обучение
Как это работает: этот алгоритм состоит из переменной цели/результата (или зависимой переменной), которая должна быть предсказана на основе заданного набора предикторов (независимых переменных). Используя этот набор переменных, мы создаем функцию, которая сопоставляет входные данные с желаемыми выходными данными. Процесс обучения продолжается до тех пор, пока модель не достигнет желаемого уровня точности..
Что увольнения Salesforce говорят о машинном обучении
Когда я начал работать в Salesforce в июле 2017 года, цена акций составляла около 87 долларов, а численность персонала составляла около 25 000 человек. Когда я покинул компанию в мае 2021 года, акции стоили 240 долларов, а в ней работало более 50 000 сотрудников.
Это огромный рост, но в период с 2021 по 2022 год численность персонала выросла на колоссальные 30 000 человек, даже несмотря на то, что акции упали до 130 долларов в январе этого года после того, как 2022 год начался с 250..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..