Публикации по теме 'data-science'
Как используется векторное квантование, часть 2
Объединение неконтролируемого представления речи с использованием векторного квантования (arXiv)
Автор: Чонкюн Пак , Кванхи Чой , Хёнджун Хо , Хён-Мин Пак .
Аннотация: С появлением речевых представлений общего назначения из крупномасштабных моделей с самоконтролем применение одной модели к нескольким нижестоящим задачам становится подходом де-факто. Однако проблема объединения остается; длина речевых представлений по своей природе изменчива. Часто используется наивное среднее..
Почему ваши Spark-коды неэффективны
Spark — это мощный механизм обработки данных с открытым исходным кодом, который произвел революцию в обработке больших данных. Он предоставляет платформу распределенных вычислений, которая позволяет аналитикам данных и инженерам обрабатывать большие наборы данных в нужном масштабе. Однако при больших объемах данных возникает проблема оптимизации запросов Spark для эффективной обработки. В этой статье мы рассмотрим некоторые передовые практики и методы оптимизации, которые вы можете..
4 библиотеки Python, которые помогут вам зарабатывать деньги на веб-сканировании
Веб-парсинг состоит из трех простых шагов:
Шаг 1. Откройте веб-страницу Шаг 2. Найдите и проанализируйте предметы, которые нужно очистить Шаг 3. Сохраните извлеченные элементы в файл
Лучшие библиотеки Python для сканирования веб-страниц: запросы, селен, красивый суп, панды и scrapy . Сегодня , мы рассмотрим только первые четыре и сохраним пятый, scrapy , для другого сообщения (для этого требуется дополнительная документация и является относительно сложным). Наша цель..
Проект Data Science: -Прогнозирование оттока клиентов (клиенты не повторяются)
Прогнозирование оттока клиентов с помощью машинного обучения
Отток клиентов, также известный как отток клиентов, относится к потере клиентов из клиентской базы компании. В сегодняшней конкурентной бизнес-среде компаниям важно иметь возможность прогнозировать и предотвращать отток клиентов, чтобы поддерживать и расширять свою клиентскую базу. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как можно использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов и принятия..
Роман между разработчиками и структурами данных
Введение
Вы когда-нибудь задумывались, почему на большинстве собеседований по разработке программного обеспечения кандидатов серьезно учат вопросами, связанными со структурами данных и алгоритмами? Причина не надуманная.
В мире разработки программного обеспечения данные являются основой, на которой строятся приложения. От простых до сложных систем эффективное управление данными необходимо для эффективной работы и оптимальной производительности. Вот тут-то и появляются структуры..
Data Layering — как тренируются лучшие модели
Общие наборы данных могут давать уникальные результаты и отличные модели ИИ.
Если вы ищете хитрости, которые сделают ваши неконтролируемые модели умными и надежными, не пропустите Распределение данных , которое является ядром механизмов рекомендаций, которые мы используем в MarieAI ( marieai.com ) для обучения интеллектуальных моделей.
Модели в действии
Иногда, когда вы видите механизмы рекомендаций в действии, вы, вероятно, задаетесь вопросом, почему они такие тупые?..
PyParsing: путешествие за пределы регулярных выражений 🛳️
Что такое PyParsing? Как использовать PyParsing в качестве альтернативы Regex в Python? Введение в пакет PyParsing в Python с примерами.
Библиотека PyParsing Python предоставляет основу для создания анализаторов рекурсивного спуска. Это позволяет нам определять грамматики, используя комбинацию объектно-ориентированного и декларативного синтаксиса, что упрощает написание синтаксических анализаторов для сложных форматов текста или данных.
С помощью PyParsing мы можем определить..
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..