Публикации по теме 'data-science'
Изучение пересечения науки о данных и объяснимого ИИ
Введение:
В последние годы в области науки о данных наблюдается огромный рост благодаря достижениям в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Одной из самых популярных тем в этой области является концепция объяснимого ИИ (XAI), целью которой является преодоление разрыва между сложными моделями машинного обучения и возможностью интерпретации человеком. В этом сообщении блога мы углубимся в увлекательный мир объяснимого ИИ, изучая его значение, проблемы и потенциальные..
Возможности закрытых линейных сетей для онлайн-обучения
Недавняя публикация DeepMind предлагает новый интересный взгляд на эффективное сэмплирование онлайн-обучения.
Два самых больших недостатка современных систем глубокого обучения - это то, насколько они требовательны к данным и сколько времени им нужно на обучение ( Я смотрю на вас, GPT-3 ). Эти системы имеют доступ ко всем своим данным во время обучения и пересматривают каждый фрагмент данных несколько раз в течение многих эпох обучения. Поэтому, когда вы применяете эти методы к..
Будущее компьютерного зрения с AI Pioneer Senseye
Обучение модели в 120 раз быстрее с помощью 10 строк кода
Профиль: Senseye находится на переднем крае нейробиологии и компьютерного зрения. Их технология превращает видеоматериалы с высоким разрешением и высокой частотой кадров в полезные сведения о внутренних когнитивных и поведенческих процессах, доступные для предприятий, ученых и государственных организаций.
Как сделать мир безопаснее. Использование аналитических данных о психической усталости, нарушениях, связанных с..
Это то, что Google использует для науки о данных
Добро пожаловать! Наука о данных — удивительная область с огромным потенциалом роста и развития, поэтому давайте взглянем на некоторые инструменты/языки, которые такая крупная компания, как Google, использует для своих проектов по науке о данных!
Языки
Прежде всего, давайте взглянем на языки программирования, которые использует Google:
Питон
Это не проблема, множество компаний используют Python, поскольку это один из самых популярных языков программирования. Для этого языка..
Система рекомендаций на основе контента с Python
В современном мире на нас постоянно обрушивается огромное количество информации. Будь то последняя серия Netflix или новейший продукт на Amazon, может быть трудно понять, какой контент стоит нашего времени и денег. Именно здесь в игру вступает система рекомендаций на основе контента (CBRS). Мы будем создавать систему рекомендаций на основе контента с использованием Python.
Введение
Система рекомендаций на основе контента (CBRS) — это тип рекомендательной системы, которая..
Предвзятость — Дисперсия Компромисс и регуляризация
Что такое предвзятость?
Если модель машинного обучения очень плохо работает с набором данных, потому что она не обобщает все ваши точки данных, это когда вы говорите, что ваша модель имеет большое смещение, и говорят, что модель не соответствует.
Ошибка между средним предсказанием модели и наземной правдой Смещение оцениваемой функции говорит нам о способности базовой модели предсказывать значения.
Что такое дисперсия?
Если модель машинного обучения пытается успешно учесть все..
Понимание автокорреляции в анализе временных рядов
Понимание того, как работает автокорреляция, важно для новичков, чтобы упростить себе путь в анализе временных рядов.
Я начал свой путь анализа временных рядов два года назад. Изначально я начал изучать видео на YouTube, где наткнулся на автокорреляцию, основную концепцию анализа временных рядов. Согласно нескольким видеороликам, определение автокорреляции - это отношение / корреляция временного ряда с его предыдущими версиями во времени. Мало кто сказал, что, поскольку нам нужны две..
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..