WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'automation'


Повышение эффективности и интеллекта: роботизированная автоматизация процессов и машинное обучение
В сфере технических инноваций конвергенция роботизированной автоматизации процессов ( RPA ) и машинного обучения (ML) стала мощным катализатором перемен. Синергия между этими двумя областями впечатляет. В этой статье мы углубляемся в сферу RPA, дополненную машинным обучением, и исследуем, как это сочетание меняет бизнес-операции с беспрецедентной эффективностью и интеллектом. Интеллектуальная автоматизация . По своей сути RPA автоматизирует повторяющиеся задачи на основе правил,..

Форматирование и автоматизация
Кто во время код-ревью не слышал, чтобы коллега говорил вам: «Пожалуйста, используйте фигурные скобки в одной строке с условием if, если нет, это нечитабельно», или наоборот: «Здесь мы ставим скобку после if, код более так понятнее», или классический: «Не используйте табуляции, используйте пробелы для отступа»… Я даже не говорю о аргументах вокруг этих «важных» правил, как будто ваш компилятор или ваш интерпретатор дал ах** * об этом при создании вашей программы. Действительно, есть..

Автоматизация Google Таблиц с помощью скрипта Google Apps: оптимизируйте управление данными
Введение . Google Таблицы — это универсальный инструмент для организации и анализа данных, но выполнение повторяющихся задач вручную может занять много времени и привести к ошибкам. К счастью, Google Apps Script предлагает решение, позволяющее автоматизировать эти задачи и добавлять в электронные таблицы пользовательские функции. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как вы можете использовать скрипт Google Apps для автоматизации рабочих процессов Google Sheets, от форматирования данных до..

TensorFlow: изменение правил игры
TensorFlow — это известная система машинного обучения с открытым исходным кодом, получившая широкую известность в последние годы. Продукт команды Google Brain, этот инструмент был принят многими исследователями и программистами для создания и развития моделей глубокого обучения. Обладая множеством функций, а также утилитами, которые делают его особенно подходящим для решения задач ИИ, TensorFlow будет рассмотрен далее в этом сообщении блога, включая его приложения и потенциальное..

Аналитики данных будут автоматизированы? Нет, мы создаем автоматизированные процессы
За последние два месяца я получил несколько задач по созданию новых отчетов для автоматического предоставления некоторой информации. Например, один маркирует магазины с аномальными или снижающимися тенденциями продаж, а другой выделяет магазины, в которых после продвижения не произошло никаких улучшений. Конечно, эти задачи кажутся очевидными в крупных корпорациях и давно автоматизированы. Но кто-то…

Роль машинного обучения в автоматизации задач и принятия решений в различных отраслях
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. Он включает в себя ввод больших объемов данных в алгоритмы, которые затем могут распознавать закономерности и делать прогнозы или решения на основе этих данных. Машинное обучение может автоматизировать задачи и принятие решений в различных отраслях, что делает его быстрорастущей и влиятельной технологией. Одним из основных потенциальных..

Как автоматизировать публикацию пакетов в реестр npm
Цели этого руководства После изучения этого руководства вы сможете: Создать пакет npm Опубликуйте пакет в реестре Автоматизируйте тестирование и публикацию пакета npm с Buddy Требования Перед тем, как начать, вам необходимо установить следующее: Контроль версий Git Узел и npm Создание пакета npm Начните с создания папки и инициализации репозитория Git, чтобы ваш пакет был в целости и сохранности под контролем версий: $ mkdir my_first_npm_module $ cd..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]