Публикации по теме 'data-science'
Профессиональный сертификат Microsoft и LinkedIn в области генеративного искусственного интеллекта: расширение возможностей искусственного интеллекта будущего
Освойте будущее искусственного интеллекта с Microsoft и бесплатным профессиональным сертификатом LinkedIn в области генеративного искусственного интеллекта
Введение 🧑🏽💻
Готовы ли вы погрузиться в захватывающий мир искусственного интеллекта?
Приготовьтесь к невероятной возможности, предоставленной вам Microsoft и LinkedIn . Они только что представили революционный профессиональный сертификат в области генеративного ИИ, и это совершенно бесплатно! В этой статье мы рассмотрим..
Правила ассоциации: анализ потребительской корзины с использованием Python
Привет, энтузиаст науки о данных! В предыдущем посте я провел анализ рыночной корзины (MBA) с помощью R. Теперь я хочу поделиться с вами тем, как сделать этот анализ в Python. Вот так!
Шаг 1 — Импорт необходимых библиотек
# Импортируйте необходимые библиотеки import pandas as pd # запустите это в командной строке Anaconda: # conda install -c «conda-forge/label/cf201901» mlxtend import mlxtend из mlxtend.frequent_patterns импортировать априори из mlxtend.frequent_patterns..
Используйте NetworkX для прогнозирования узлов в Python
Я работал над первым конкурсом Covid Volunteer сообщества Kaggle, и сообщение в блоге, которое я сделал о конкурсе, можно найти здесь: https://medium.com/mlearning-ai/use-pivot-tables-to -делать-прогнозы-на-ковид-добровольцев-838df6c79ab1»
В этом посте я собираюсь обсудить второй конкурс сообщества Covid Volunteer, который намного сложнее…
MLOps: жизненный цикл машинного обучения
млн операций в секунду
MLOps: жизненный цикл машинного обучения
Жизненный цикл машинного обучения для эпохи MLOps объединяет разработку моделей и программного обеспечения для создания продуктов с поддержкой машинного обучения.
Создание продуктов машинного обучения или функций продукта с помощью ML включает в себя две отдельные дисциплины:
Разработка модели . Специалисты по обработке и анализу данных — высококвалифицированные специалисты в области статистики, линейной алгебры и..
Я посвятил более 2 часов развенчанию 5 ложных представлений о списках в Python — «Украсть это за 6 минут»
Ничего особенного
Если кто-то попросит вас составить список всех электронных устройств в вашем доме, вы ответите так:
Умные часы Мобильный TV Ноутбук
Другой человек, который задал вам вопрос, поймет.
Но чтобы Python понял тот же список, вы должны написать его так:
items = [“Smartwatch”, “Mobile”, “TV”, “Laptop”]
Вам не нужно упоминать какой-либо тип объявления для вашего списка. Вам не обязательно сообщать Python, что ваш список items является «набором строк».
Если..
Распределение в статистике!
Распределение вероятностей
В статистике распределение вероятностей — это математическая функция, которая сообщает вам, как распределяются ваши данные, какова вероятность возникновения каждого события, то есть всех возможных результатов эксперимента.
Давайте посмотрим на один пример, чтобы понять это,
Que. Какова вероятность всех возможных исходов при бросании костей?
Здесь мы знаем, что все возможные результаты броска игральной кости — 1, 2, 3, 4, 5, 6. Тогда вероятность..
Линейная регрессия с нуля в Python
Машинное обучение с нуля: часть 1
В этой статье мы построим самую базовую модель машинного обучения, называемую линейной регрессией, и реализуем ее, используя только python NumPy. Сначала мы рассмотрим наш набор данных , а затем поговорим об общем процессе контролируемого обучения , за которым следует представление гипотез , функция потерь и алгоритм градиентного спуска .
После этого мы напишем LinReg класс и протестируем его на наших данных.
Серия "Машинное обучение с..
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..