Публикации по теме 'data-science'
Принципы машинного обучения и использование Scikit-Learn
В этой серии мы рассмотрим, как создавать модели машинного обучения с помощью Scikit-Learn . Это служит для ознакомления с ключевыми этапами эффективного использования оценщика, где принципы обычно применяются при увеличении сложности набора задач. Для меня это упражнение послужило повторением основных основ, которые являются ключом к пониманию логики архитектуры моделей коммерческого уровня.
Хотя мы можем изучить их позже, в этой серии статей основное внимание уделяется не..
3 лучших выбора 2022 года и размышления
Топ-3 поста 2022 года, немного статистики и благодарственное письмо моим читателям
Поскольку мы приближаемся к концу 2022 года, я хотел бы отправить записку своим читателям, поблагодарить каждого из вас за эту полезную возможность и пожелать всем безопасных и счастливых праздников!
В сентябре 2022 года я решил поделиться собственным опытом работы Data Scientist в Amazon. Несмотря на мое техническое образование, мне потребовалось больше года, чтобы перейти от менеджера по продукту к..
Исследовательский анализ и прогнозирование диабета с использованием машинного обучения
Данные о диабете , которые мы попытаемся провести для исследовательского анализа данных и прогнозов, я получил от Kaggle.
Набор данных состоит из 9 столбцов и 768 строк, объяснение всех особенностей:
Беременности : количество беременностей каждой пациентки. Глюкоза: число содержания сахара в крови. BloodPressure : число артериального давления указывает на низкое или высокое кровяное давление. SkinThickness : толщина кожи. Инсулин : количество гормонов, регулирующих уровень..
Машинное обучение и микроскопия: заново изобретать велосипед?
В этой статье мы рассматриваем применение машинного обучения в узкоспециализированной области: дифракции обратного рассеяния электронов. Добавляет ли это ценности? Это шумиха? Какие вопросы мы можем лучше задать и ответить, используя современные методы? Здесь я не слишком углубляюсь в математику или физику и не слишком полагаюсь на концепции микроскопии — это означает точку зрения на применение машинного обучения в довольно зрелой области.
Мы, наверное, в пузыре. ИИ широко..
Tarantool 2.10: сжатие данных, шифрование трафика и расследование инцидентов
В Tarantool 2.10 добавлены новые инструменты как для версии Enterprise, так и для Community Edition. Также мы запустили DBaaS с Tarantool в VK Cloud Solutions. Здесь мы подробно расскажем об основных обновлениях: шифровании соединений между репликами и клиентом, сжатии данных в памяти и расширенных возможностях аудита. Мы также поделимся ссылкой на полный список изменений .
Сжатие
В Tarantool всегда была возможность сжимать данные на диске. Теперь Tarantool Enterprise..
Сочетание технических индикаторов с глубоким обучением для торговли акциями
Делает ли программа больше данных более или менее надежной?
Большинство торговых ботов полагаются на одно из двух: машинное обучение или технический анализ. У каждого метода есть свои преимущества и недостатки. Машинное обучение может находить сложные закономерности, но за счет скорости вычислений и переобучения. Технический анализ может быстро находить проверенные временем модели, но страдает с точки зрения точности. Что произойдет, если объединить вместе технический анализ и..
Быстрый, но полный обзор списков на Python3 всего за семь минут
Списки Python не похожи на массивы. Они немного разные. Когда дело доходит до массивов, мы говорим о наборе однородных элементов данных. Это неверно в случае списка в Python. Python List может хранить разнородную коллекцию элементов. Эта функция поможет разработчикам и программистам более гибко работать со списками. Список в Python - одна из самых мощных встроенных структур данных.
Списки в Python могут хранить целые числа, значения с плавающей запятой, строки, логические значения..
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..