Публикации по теме 'data-science'
Как настроить среду для разработки Python?
Настройка среды для разработки Python
Простой способ установить новую среду для разработки на Python.
Вот общие шаги по настройке среды для разработки:
Установить питон Создать каталог проекта Создать виртуальный Python…
Математические концепции, важные для машинного обучения: обзор
В этом блоге будут рассмотрены математические концепции, важные для машинного обучения. Наша жизнь изменилась благодаря автоматизации и машинному обучению. Очень мало людей, на которых не повлияли бы AI или ML. ML и AI повсюду, включая социальные сети, умные финансы, здравоохранение и другие средства.
Машинное обучение — это обширная область. Он включает в себя вероятность, статистику, информатику и алгоритмы, используемые для создания интеллектуальных приложений. Эти программы..
10 основных команд оболочки, которые должен знать каждый программист
Работайте со своим компьютером быстрее и эффективнее
Мы все - возможно, - начали свое путешествие в области науки о данных или программирования с помощью графического интерфейса. Инструмент или приложение, в котором все создано, и нам просто нужно написать код и нажать какую-нибудь кнопку, чтобы скомпилировать и запустить его. Вуаля, результаты появятся, и все готово.
Хотя в графическом интерфейсе нет абсолютно ничего плохого, по мере продвижения по карьерной лестнице вам..
Улучшение качества данных: основа для точных и надежных моделей
В этой статье рассматривается важность подачи высококачественных данных в модели машинного обучения и проливается свет на несколько проблем с качеством данных, которые, если их не решить, могут подорвать целостность проектов по науке о данных.
Удивительные идеи для стартапов в области машинного обучения
Удивительные идеи для стартапов в области машинного обучения
Здравствуйте друзья,
Несмотря на то, что искусственный интеллект и машинное обучение уже переживают бум, у людей, которые хотят реализовать свои собственные проекты по машинному обучению или превратить их в стартапы с большим успехом, все еще есть возможность.
Интеллектуальные чат-боты . Разработайте чат-бота, который может понимать естественный язык и давать персонализированные ответы пользователям. Предиктивная..
Статистика: основные знания для науки о данных
В мире науки о данных и машинного обучения статистика служит фундаментом, который позволяет профессионалам принимать обоснованные решения и получать ценную информацию. В этой статье мы углубимся в основные концепции и инструменты статистики, которыми должен овладеть каждый начинающий специалист по данным и инженер по машинному обучению. Приготовьтесь отправиться в увлекательное путешествие, которое рассеет тайну статистических принципов и раскроет их практическое применение...
Повернитесь и посмотрите на странное
Как использовать методы обнаружения аномалий для улучшения контролируемого обучения
Традиционная прогнозная аналитика предлагает две парадигмы для рассмотрения большинства проблем: точечная оценка и классификация. Современная наука о данных в значительной степени связана с последним, формулируя многие вопросы с точки зрения категоризации (подумайте о том, как страховщик может попытаться определить, какие клиенты будут генерировать высокие затраты, а не прогнозировать затраты для..
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..