Публикации по теме 'data-science'
Важность предварительной обработки данных в машинном обучении.
Обработка данных относится к процессу сбора, обработки и организации данных в полезную информацию. Основная цель обработки данных — превратить необработанные данные в ценную информацию, которую можно использовать для принятия обоснованных решений.
Обработка данных используется в различных отраслях и приложениях, таких как бизнес-аналитика, маркетинг, здравоохранение, финансы и научные исследования. Он играет решающую роль, помогая организациям принимать решения на основе данных и..
Основной набор инструментов для специалистов по данным: исследование технических и социальных навыков
По мере того, как мы продвигаемся дальше в эпоху цифровых технологий, данные являются нашей путеводной звездой. Количество данных, генерируемых каждый день, является астрономическим, и преобразование этих данных в осмысленные идеи — задача, которая ложится на специалистов по данным. Но чтобы отправиться в это путешествие и ориентироваться в море данных, специалисту по данным необходим необходимый набор инструментов. Этот набор инструментов включает в себя как технические, так и..
Неясное искусство дизайна данных
Борьба с постыдной новой алхимией цифровой эры
Карьера в области данных была отвратительно раскручена. Не преувеличение ( имеет невероятную ценность, которую можно извлечь из данных ), а больше похоже на ошибочное толкование — многие люди создают шумиху вокруг данных по совершенно неверным причинам. .
Правильные причины для волнения связаны со старой поговоркой: знание — это сила: сила улучшить ваш бизнес, вашу работу, вашу личную жизнь и мир вокруг вас. Со всеми технологическими..
Прогнозирование продаж с помощью искусственного интеллекта для малого бизнеса
Введение
Прогнозирование – один из важнейших аспектов любого бизнеса. Это поможет вам прогнозировать будущие тенденции, управлять запасами и финансами и принимать более обоснованные решения. Но традиционные методы прогнозирования требуют много времени, затрат и часто неточны. К счастью, у малого бизнеса появился новый способ прогнозирования выручки и прибыли с помощью машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). В этом сообщении блога мы объясним, как эти технологии..
Реализация вычислительной теории разума на Python
Интересуетесь внутренней работой человеческого разума? Хотите узнать, как можно реализовать вычислительную теорию разума с помощью Python? Не смотрите дальше! В этом сообщении блога мы рассмотрим, что такое вычислительная теория разума, как она работает и каковы ее преимущества. С пошаговыми инструкциями по его реализации на Python вы сможете моделировать психические состояния и процессы, как никогда раньше. Присоединяйтесь к нам, чтобы погрузиться в увлекательный мир, где психология..
Использование машинного обучения для прогнозирования ухода сотрудника.
Пример использования IBM HR Attrition
Предсказать, собирается ли конкретный сотрудник покинуть организацию?
Истощение персонала всегда было серьезной проблемой в любой организации. Время, деньги и усилия, вложенные в обучение новых сотрудников, трудовая зависимость и другие факторы, приводят к огромным общим потерям для фирмы, когда сотрудник увольняется. Кроме того, увольнение вызывает недоверие среди существующих сотрудников, что само по себе может стать серьезной проблемой для..
Работа с транспортными многогранниками, часть 6 (машинное обучение)
Асимптотические оценки количества таблиц непредвиденных обстоятельств, целочисленных потоков и объемов транспортных многогранников (arXiv)
Автор : Александр Барвинок
Аннотация: Мы доказываем асимптотическую оценку числа mxn неотрицательных целочисленных матриц (таблиц сопряженности) с заданными суммами строк и столбцов и, в более общем случае, числа целочисленных допустимых потоков в сети. Аналогично оценивается объем многогранника mxn неотрицательных вещественных матриц с заданными..
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..