Публикации по теме 'data-science'
Чему я научился на курсе Data Science CodeAcademy
Я взял перерыв в карьере, чтобы провести время с семьей, и решил освоить некоторые новые навыки — эта статья призвана обобщить мои новые знания о науке о данных и обсудить мой опыт использования CodeAcademy для пути Data Scientist.
Что такое наука о данных и каково это учиться в CodeAcademy?
Наука о данных поддерживает принятие решений с помощью анализа данных. Сам курс CodeAcademy обучает вас базовым навыкам работы с большими наборами данных, их анализа с использованием различных..
Искусственный интеллект в индустрии потребительских товаров
Автор: Самрендра Сингх
Искусственный интеллект (ИИ) — это собирательный термин, используемый для нескольких различных технологий, которые позволяют машинам учиться на больших наборах данных, находя шаблоны и взаимосвязи, которые не очевидны для людей, без какого-либо явного программирования. Некоторыми популярными примерами этих технологий являются глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP) в области распознавания объектов, самостоятельного вождения, анализа настроений и..
Машина опорных векторов (SVM):
Машина опорных векторов или SVM — это один из самых популярных алгоритмов обучения с учителем, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако в первую очередь он используется для задач классификации в машинном обучении.
Цель алгоритма SVM — найти наилучшую линию/гиперплоскость/границу решения в n-мерном пространстве, которое четко классифицирует точки данных.
Чтобы разделить два класса точек данных, можно выбрать множество возможных гиперплоскостей...
Как далеко мы продвинулись с системами NeuroFuzzy, часть 1
Преобразование моделей глубокого RL в интерпретируемые нейро-нечеткие системы (arXiv)
Автор: Арне Геварт , Джонатан Пек , Иван Сайс
Аннотация . Глубокое обучение с подкреплением использует глубокую нейронную сеть для кодирования политики, которая обеспечивает очень хорошую производительность в широком диапазоне приложений, но широко считается моделью черного ящика. Более интерпретируемая альтернатива глубоким сетям представлена нейро-нечеткими контроллерами. К сожалению,..
12 методов NumPy для начинающих: полная дорожная карта, чтобы стать специалистом по данным
На прошлой неделе я написал в блоге о Pandas 12 Pandas Methods To Master: A Complete Roadmap To Be A Data Scientist … и получил просто ошеломляющий ответ… никогда не думал, что смогу помочь такому количеству людей.
Итак, вот мой третий блог…
Итак, мы закончили с Python и Pandas, что дальше?
Очевидно, это будет NumPy. Но..
Почему NumPy?
Итак, с чем мы имеем дело в науке о данных?
Данные, верно?
Да, и как мы храним данные?
Множество? Список? Словарь?
Верно. Теперь..
Работа с Рекомендацией часть 1 (AI)
На (нормализованном) дисконтированном кумулятивном приросте как метрике автономной оценки для рекомендации Top-n (arXiv)
Автор : Оливье Женен , Иван Потапов , Алексей Устименко .
Аннотация: Подходы к рекомендациям обычно оцениваются одним из двух способов: (1) с помощью (моделированного) онлайн-эксперимента, который часто рассматривается как золотой стандарт, или (2) с помощью какой-либо процедуры автономной оценки, целью которой является приближение к результату...
Приложения рекуррентных нейронных сетей, часть 3 (машинное обучение)
Архитектура рекурсивно-рекуррентной нейронной сети (R2N2) для обучения итеративным алгоритмам (arXiv)
Автор: Данимир Т. Донсевич , Александр Мицос , Юэ Го , Цяньсяо Ли , Феликс Дитрих , Мануэль Дамен , Иоаннис Г. Кеврекидис
Аннотация: метаобучение численных алгоритмов для данной задачи состоит из управляемой данными идентификации и адаптации алгоритмической структуры и связанных с ней гиперпараметров. Чтобы ограничить сложность проблемы метаобучения, можно и нужно..
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..