Публикации по теме 'blockchain'
Обновление Digix для разработчиков — 20 января 2017 г.
Проект github.com: DigixGlobal/spectrum-core
d2f9089 — [функция] кросс-табличная синхронизация 3feb2e2 — [maint] показать время сборки для отладки кеша d0c6f2e — [исправление] исправление экспорта json c3f85a3 — [исправление] работа в автономном режиме (без интернета) на мобильных устройствах 914e13e — [функция] базовая реализация redux-presist (todo UI) da56283 — [исправление] загрузка манифеста 2fb879c — [функция] использовать внешний провайдер https testRPC 8bbb833 — [maint]..
Выбор и подготовка данных блокчейна для проектов машинного обучения
Данные — это основа любой модели машинного обучения. Вот как бороться с предвзятостью, перекрестным загрязнением и нечисловыми входными данными.
Данные — это основа любой модели машинного обучения. Действительно, есть сходство между данными, необходимыми для машинного обучения, и любым другим проектом, ориентированным на данные. Во всех видах проектов руководители высшего звена должны проявлять надлежащий уровень осмотрительности, чтобы гарантировать, что данные надежны,..
Открытое письмо Big Bank Co
Привет, большой банк,
Я знаю, что искусственный интеллект, блокчейн и множество других модных слов отлично звучат. Эти технологии многообещающи, но я просто хочу убедиться, что вы это знаете, вам не нужен ИИ, блокчейн, НЛП или машинное обучение… по крайней мере, пока.
Это не значит, что вам не следует изучать и знакомиться с этими технологиями. Это просто означает, что, может быть, просто возможно, время для вас не совсем подходящее.
Ожидание в почтовом отделении приятнее, чем..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..