Публикации по теме 'data-science'
Что такое генерация панорамного графа сцены (PSG)?
PSG — объяснение новой сложной задачи для ИИ
Первоначально опубликовано на louisbouchard.ai , прочитано за 2 дня до этого в моем блоге!
Смотреть видео
Вы можете использовать ИИ, чтобы определить, что находится на изображении, например, узнать, есть кошка или нет. Если он есть, вы можете использовать другой ИИ, чтобы найти, где он находится на изображении. И найти его можно очень точно. Эти задачи называются классификацией изображений, обнаружением объектов и, наконец,..
Машинное обучение — Искусство или наука?
Машинное обучение — искусство или наука?
Всплеск больших данных и проблема предвзятости подтверждения заставляют специалистов по данным искать методологический подход для раскрытия скрытых идей. В прогнозной аналитике они часто обращаются к машинному обучению, чтобы спасти ситуацию. Машинное обучение кажется идеальным кандидатом для обработки больших данных с использованием обучающих наборов. Он также обладает сильным научным чутьем, делая прогнозы на основе данных. Но действительно..
Я не получу работу в области науки о данных… что делать?
Ну… Что делать?
Прошло несколько месяцев с тех пор, как я ищу работу в области науки о данных. Выбили несколько дверей, двери до сих пор закрыты.
Я хотел сделать что-то захватывающее, что могло бы удовлетворить мою страсть, поэтому я начал изучать науку о данных.
Когда я впервые столкнулся с наукой о данных, я влюбился в эту область. Я никогда в жизни не занимался программированием. Но чтобы стать специалистом по данным, вам нужно иметь навыки программирования.
Поэтому я потратил..
Простое резюмирование абстрактного текста с помощью предварительно обученного T5 - Text-To-Text Transformer
Резюмирование текста с помощью преобразователя текста в текст T5
T5 - это новая модель преобразователя от Google, которая проходит сквозное обучение с текстом на входе и измененным текстом на выходе. Вы можете прочитать больше об этом здесь".
Он достигает самых современных результатов по множеству задач НЛП, таких как обобщение, ответы на вопросы, машинный перевод и т. Д. С использованием преобразователя текста в текст, обученного на большом корпусе текста.
Сегодня мы увидим, как..
Примеры проектирования функций: группирование категориальных функций
Как использовать NumPy или Pandas для быстрой сортировки категориальных функций
Работа с категориальными данными в целях машинного обучения (ML) иногда может создавать сложные проблемы. В конечном итоге эти функции должны быть каким-то образом численно закодированы, чтобы алгоритм машинного обучения мог действительно работать с ними.
Вы также захотите рассмотреть дополнительные методы подготовки категориальных функций к моделированию. Например, производительность вашей модели может быть..
Использование spaCy для извлечения NER
Привет всем, я все еще в своем цикле статей пишу о spaCy и НЛП. Я уже писал о:
НЛП, первые шаги с использованием spaCy
2. Сопоставление на основе правил с помощью spaCy
3. Анализ настроений в Твиттере с использованием spaCy
4. Улучшение моделей классификации текста с помощью spaCy
А теперь давайте рассмотрим одну из основных функций spaCy, NER, распознавание именованных объектов.
В spaCy используется чрезвычайно быстрая система распознавания..
ПОЛУЧЕНИЕ НАБОРА ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ YAHOO FINANCE API В PYTHON
Необходимость получения наборов финансовых данных для моделей машинного обучения и прогнозного анализа невозможно переоценить. В этой публикации объясняется процесс получения наборов финансовых данных об акциях, криптовалютах, товарах, валютах и т. д.
API, используемый для запроса на вытягивание, получен от Yahoo Finance и имеет открытый исходный код без необходимости регистрации.
https://github.com/JECSand/yahoofinancials — это каталог GitHub для документации и использования..
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..