Публикации по теме 'data-processing'
Использование аудита для масштабирования операций обработки данных
Большинство людей думают, что системы Интеллектуальной обработки документов (IDP) используются компаниями в первую очередь для экономии средств. Наш опыт работы с некоторыми из наших ведущих клиентов, предоставляющих финансовые услуги, научил нас тому, что обычно это не так. Проблема номер один, которую большинство компаний пытается решить с помощью IDP, — это масштабируемость. Как они могут помочь своим командам быстрее обрабатывать большие объемы данных? Как они могут улучшить..
Типы отсутствующих данных
Отсутствующие данные — это проблема, которая часто возникает в науке о данных и машинном обучении. Существует множество причин, по которым данные могут отсутствовать, в зависимости от типа данных и методов сбора. Не все отсутствующие данные одинаковы. В этой статье мы обсудим отсутствующие данные и различные типы отсутствующих данных.
Причины отсутствия данных
Отсутствующие данные могут быть вызваны различными ситуациями — хотя в идеале мы бы не хотели, чтобы данные были..
Как создать высокопроизводительный продукт данных?
Так почему…? Потому что правильный информационный продукт может увеличить доход вашей компании, дать вам конкурентное преимущество, и его будущее очень прибыльно! Я знаю, это звучит немного очевидно.
Создание высокопроизводительных информационных продуктов может принести вашей компании значительные преимущества, включая увеличение доходов и конкурентное преимущество. В современной среде, управляемой данными, данные и аналитика необходимы для успеха компании. Специалисты по работе с..
Отсеивание шума с помощью ML
Использование XGBoost для улучшения предварительной обработки данных и полуавтоматического выбора пользовательских данных
Работа с любыми «реальными» данными требует извлечения сигнала из шума, иногда из большого количества шума. Как говорится, «мусор на входе, мусор на выходе». Любой опытный специалист по данным скажет вам, что лучше использовать «плохую» модель с хорошими данными, чем «отличную» модель с плохими данными. Но часто время и усилия, необходимые для этого этапа..
Готовим искусственный интеллект: кулинарная аналогия
В последние месяцы было много контента, связанного с ИИ, что свидетельствует о том, что искусственный интеллект революционизирует мир, каким мы его знаем. Но что именно составляет строительные блоки ИИ? В этой записи блога мы рассмотрим три жизненно важных компонента, обеспечивающих работу ИИ, включая данные , которые управляют им, вычислительную мощность , которая управляет им, и параметры. которые облегчают его изучение и адаптацию. Чтобы сделать эту концепцию еще более..
Вопросы по теме 'data-processing'
Как выбрать и пороговое значение x% значений из многомерного массива NumPy?
У меня есть многомерный массив NumPy формы (32, 128, 128) . Для каждой записи в этом массиве (который имеет форму (128, 128) ) я хотел бы проверить, превышают ли 80% значений, присутствующих в нем, пороговое значение, скажем, 0,5.
В настоящее...
22.04.2024
Новые материалы
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..
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..