Публикации по теме 'data-science'
Исследовательские работы по сетям Кохонена (искусственный интеллект)
Карты Кохонена, расслабляющие победителя и усиливающие победителя: максимальная взаимная информация от усиления победителя ( arXiv )
Автор: Йенс Кристиан Клауссен
Аннотация: поведение увеличения обобщенного семейства самоорганизующихся карт признаков, алгоритмов Winner Relaxing и Winner Enhancing Kohonen анализируется с помощью закона увеличения в одномерном случае, который может быть получен аналитически. Случай Winner-Enhancing позволяет достичь степени увеличения, равной..
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Узнайте, как подготовить набор данных и создать обучающее задание для точной настройки MPT-7B в Amazon SageMaker.
Каждую неделю объявляются новые большие языковые модели (LLM), каждая из которых пытается превзойти свою предшественницу и занять первое место в списках лидеров. Одна из последних моделей — MPT-7B , выпущенная MosaicML. В отличие от других моделей в своем роде, эта модель с 7 миллиардами параметров имеет открытый исходный код..
Преобразование лидов в клиентов: оптимизация конверсии лидов с помощью прогнозного моделирования
ВВЕДЕНИЕ
Конверсия потенциальных клиентов – важный аспект бизнеса, особенно для компаний, которые занимаются приложениями и веб-сайтами. Выявление и прогнозирование потенциальных клиентов, которые могут стать платными клиентами, очень важно, поскольку эти люди вносят большой вклад в маржу прибыли компании. Коэффициент конверсии потенциальных клиентов около 11 % считается хорошим процентом, поэтому каждая компания хочет достичь этого и даже большего, и лучший способ сделать это —..
7 ошибок, которых следует избегать, начиная карьеру в науке о данных
Начало карьеры в области науки о данных может быть сложной задачей. Если вы только начинаете свою новую карьеру в науке о данных или уже некоторое время работаете в этой области, вам следует избегать нескольких ошибок. Важно избегать дорогостоящих ошибок новичка. Эти ошибки могут истощить вашу энергию и поглотить ваши ценные ресурсы.
1. Слишком много внимания уделяется…
Моя стажировка в Orfium
Почему я захотел пройти стажировку?
Когда университетские годы подходят к концу, почти каждый молодой взрослый сталкивается с экзистенциальным кризисом четверти жизни. «Что я сейчас делаю?», «Как я узнаю, что мне понравится работать над тем, что я изучал?», «Есть ли у меня навыки, чтобы реально работать над тем, что я изучал?» — это лишь некоторые из вопросов, которые роятся в наших головах, когда мы сдаем последние несколько экзаменов, чтобы наконец получить столь желаемую степень...
Мультилинейная регрессия
Здравствуйте, сегодня мы поговорим о мультилинейной регрессии и увидим лучший способ реализации нашей модели. Следующие темы будут дополнением к статье:
Введение в множественную линейную регрессию Реализация на Python
Давайте начнем!
1. Введение в мультилинейную регрессию
В линейной регрессии мы использовали только один предиктор и обнаружили его связь с нашей переменной ответа. что, если нам доступно более одного предиктора, как мы найдем связь между ними и ответом y ?
Мы..
Как скрыть предупреждения в Python
Добро пожаловать обратно! Как многие из вас, возможно, знают, Python может выдать вам предупреждение в любой момент времени, хотя иногда эти предупреждения могут быть полезными, большинство из нас, вероятно, просто хотят избежать появления этих красных предупреждающих блоков. К счастью для нас, есть замечательный пакет Python, который позволяет нам избежать подобных предупреждений! Пакет warnings — это именно то, что нам нужно. Если вам нужна полная документация по этому пакету,..
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..