Публикации по теме 'data-science'
ЛУЧШИЕ СРЕДСТВА КОГНИТИВНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ В 2023 ГОДУ
ЛУЧШИЕ СРЕДСТВА КОГНИТИВНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ В 2023 ГОДУ
🚀 «Ожидается, что к 2023 году мировой рынок когнитивных вычислений достигнет 77,5 миллиардов долларов!» 💥
Привет, коллеги-разработчики и технические энтузиасты! 🤓 Мы подготовили познавательную статью, в которой рассматриваются ЛУЧШИЕ инструменты и платформы когнитивных вычислений для разработчиков в 2023 году! 🧠💻
Добро пожаловать в захватывающий мир когнитивных вычислений! Как разработчики, мы всегда ищем..
Прогресс с голосовыми помощниками, часть 1 (ИИ)
Анализ восстановления диалогов в виртуальных голосовых помощниках (arXiv)
Автор: Мэттью Карсон Гэлбрейт , Мирейя Гомес и Мартинес
Аннотация: Носители языка часто используют так называемые инициаторы восстановления, чтобы исправить фундаментальные разногласия, возникающие между ними во время речевого общения. Предыдущие исследования в этой области в основном были сосредоточены на использовании инициатора восстановления от человека к человеку. Мы предложили изучить структуру..
Разрушая границы с машинным разучиванием!
Машинное обучение стало нарицательным в нашем технологическом обществе, позволяя системам обучаться и повышать свою производительность, используя данные. Однако в последние несколько дней появилась новая идея, которая бросает вызов нашим ожиданиям: машинное разучивание .
Сознательно учить компьютеры забывать то, чему они научились, может показаться странным. Почему мы хотим обратить вспять достигнутый нами прогресс? В этой статье мы решили раскрыть тайны машинного разучивания,..
Как я использовал функцию LabelEncoder sklearn для решения табличных соревнований Kaggles за февраль 2022 г.
Я с нетерпением жду начала каждого месяца, потому что у Kaggle есть ежемесячные табличные соревнования, в которых я могу принять участие. Этот месяц, февраль 2022 года, не стал исключением. Я посмотрел на постановку задачи ниже и подумал, что смогу участвовать в этом конкурсе. Вдобавок я решил закодировать решение проблемы как…
Как создать алгоритм нечеткого поиска на Python
Вся нечеткость Python
Несколько месяцев назад мой коллега по PeriShip YiQing Lan обратился ко мне с проблемой определения правильного клиента из плохо отформатированных данных о доставке. В то время он уже запускал код в продакшене. Они были реализованы в обычных операторах if-else. YiQing интересовался, могу ли я придумать лучший способ улучшить коэффициент соответствия.
Первое, что я сделал с нашим аналитиком и YiQing, - это создал набор правил, управляющих процессом..
Демистификация квантовых вычислений: смелый выход за рамки классических ограничений на финансовых рынках (часть 2)
Извините, у вас есть минутка? Я хотел бы запутать наши волновые функции и исследовать потенциальную энергию между нами.
Мы снова вернулись, чтобы помочь вам не только преодолеть пробел в вашем понимании квантовых вычислений, но и познакомиться…
Обработка естественного языка в Python: руководство по анализу настроений на Reddit
Классифицируйте заголовки новостей как негативные или позитивные
Обработка естественного языка (NLP) в широком смысле определяется как манипулирование человеческим языком с помощью программного обеспечения. Он уходит своими корнями в лингвистику, но развился, чтобы охватить информатику и искусственный интеллект, а исследования НЛП в основном посвящены программированию компьютеров для понимания…
Новые материалы
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..
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..