WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Битва между Python и R: что лучше для анализа данных?
Битва между Python и R: что лучше для анализа данных? Это зависит от обстоятельств! Языки программирования Python и R полезны для анализа данных, но в неакадемических условиях лучше использовать Python. Python легче изучать, Python быстрее, есть больше перспективных вакансий на основе Python, и он имеет большое и постоянно растущее сообщество пользователей. В связи с тем, что предприятия и многие учреждения ежедневно собирают все большие объемы данных, растет спрос на аналитиков..

АВТОПИЛОТ TESLA
Автомобили Tesla оснащены передовым оборудованием, которое может предложить функции автопилота и полную функциональность самостоятельного вождения благодаря обновлениям программного обеспечения, предназначенным для улучшения функциональности с течением времени. Будущая автономность автомобилей как для нынешнего, так и для будущих поколений управляется командой Tesla Autopilot AI. Подайте заявку, чтобы присоединиться к команде и внести свой вклад в ускорение полностью автономного вождения в..

Обработка сигналов (анализ временных рядов) для анализа научных данных с помощью Python: часть 2
Фильтр Гаусса к временному ряду В наши дни Интернет наводнен ресурсами, которые помогают ориентироваться в науке о данных и/или машинном обучении. Часто вы могли бы найти младшего ученого, такого как я, погруженного в кучу данных и пытающегося разобраться в них (что вы также можете назвать анализом временных рядов, используя причудливые термины). Только когда я рыскал в Интернете в поисках руководств по анализу научных данных, я заметил нехватку ресурсов. Таким образом, я подумал,..

Один размер подходит всем: связанное кольцо вместо кольцевого буфера
В этой статье мы рассмотрим преимущества использования буферов Linked Ring по сравнению с традиционными циклическими буферами . Мы углубимся в тему распределения памяти и обсудим, как буферы Linked Ring могут эффективно работать с несколькими производителями. Реализацию буфера Linked Ring можно найти здесь . Выделение памяти для связанных кольцевых буферов Прежде чем мы перейдем к деталям, давайте проясним одну вещь: связанные кольцевые буферы будут потреблять больше памяти, чем..

Машинное обучение в электронной коммерции
Одна из основных ролей новых технологий — сделать людей более эффективными и действенными. Технологические достижения помогают нам делать больше, используя меньше ресурсов, совершенствуя продукты и услуги и стимулируя инновации. Розничные продавцы электронной коммерции ничем не отличаются: они претерпели множество изменений с тех пор, как отрасль стала более зрелой. Это включает в себя внедрение машинного обучения, которое выросло из искусственного интеллекта и стало ключевым..

Разница между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом
Наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект — три термина, которые часто используются взаимозаменяемо. Тем не менее, это разные понятия, которые связаны между собой, но имеют важные различия. Наука о данных — это процесс извлечения информации из данных с использованием комбинации статистических, математических навыков и навыков программирования. Он включает в себя сбор, очистку и анализ больших и сложных наборов данных для выявления закономерностей, тенденций и..

Работа с кросс-энтропийной потерей, часть 3 (машинное обучение)
1. Смешение условий перекрестной энтропии и ожидаемых потерь (arXiv) Автор: Барак Батташ , Лиор Вольф , Тамир Хазан Аннотация: потеря перекрестной энтропии широко используется из-за ее эффективности и надежного теоретического обоснования. Однако по мере обучения потеря имеет тенденцию сосредотачиваться на трудноклассифицируемых образцах, что может помешать сети получить прирост производительности. В то время как большинство работ в этой области предлагают способы..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]