Публикации по теме 'data-science'
Самые забавные каламбуры по программированию, которые вы когда-либо слышали — они невероятно забавны!
Готовы к самым смешным шуткам о программировании, которые заставят вас смеяться в голос?
Не смотрите дальше, потому что я составил список самых смешных шуток о программировании, которые заставят вас кататься по полу от смеха (или «ROFL», как мы любим говорить в мире технологий).
Зачем нанимать меня? Потому что я буду кодировать круги вокруг конкурентов (а затем рефакторить их в квадраты).
Когда ты приносишь домой кристаллы для защиты от плохого кода, но твой код по-прежнему..
Создание модели классификации спама в SMS/электронной почте с помощью Python
Введение
Электронные письма со спамом и SMS-сообщения — это печальная реальность современной жизни. Они не только раздражают, но и могут быть опасны, если содержат вредоносные ссылки или вложения. К счастью, алгоритмы машинного обучения могут помочь нам идентифицировать и отфильтровать эти нежелательные сообщения. В этой статье мы рассмотрим, как создать простую модель классификации спама с помощью Python.
Набор данных
Прежде чем мы углубимся в код, давайте взглянем на набор..
Программирование с базами данных на Python с использованием SQLite
Если вы стремитесь стать специалистом по данным, вам придется работать с большим количеством данных. Большая часть данных находится в базах данных, и поэтому вам должно быть удобно получать доступ к данным из баз данных с помощью запросов, а затем работать с ними, чтобы найти ключевые идеи.
Данные составляют неотъемлемую часть жизни специалистов по данным. Сегодня все, от количества пассажиров в аэропорту до количества стационарных пассажиров в книжном магазине, записывается в виде..
Эволюция базовых моделей ИИ, часть 5
Идентификация общих декодируемых понятий в человеческом мозгу с использованием базовых моделей языка изображений (arXiv)
Автор: Кори Эфирд , Алекс Мерфи , Джоэл Зилберберг , Алона Фише .
Аннотация: Мы представляем метод, который использует преимущества высококачественных предварительно обученных мультимодальных представлений для исследования мелкозернистых семантических сетей в человеческом мозгу. Предыдущие исследования документально подтвердили функциональную локализацию в..
Краткое введение в структуры данных
В информатике структура данных представляет собой набор значений данных, взаимосвязь между этими значениями и функциями или операциями, которые можно применять к данным.
Чтобы полностью понять изложенную выше концепцию, нам необходимо понять концепцию типов данных .
Тип данных относится к определенному типу данных, то есть к набору возможных значений и основных операций над этими значениями. Он сообщает системному компилятору или интерпретатору, как программист собирается..
Сбалансированный обзор функций Kangas
Что хорошего и что могло бы быть лучше
Kangas — это инструмент для исследования данных, и его официальная страница Github описывает его как «инструмент для изучения, анализа и визуализации крупномасштабных мультимедийных данных».
Это утверждение может служить своей цели, только если вы обратите внимание. Легко неверно истолковать цель платформы в ее нынешнем виде, но есть практические способы показать, на что способен Kangas и что он может улучшить.
Теперь мы можем перейти к..
Наука о данных, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: секретный соус моего стартапа
Я окончил Университет Саймона Фрейзера в Канаде более десяти лет назад по специальности статистика и актуарная наука. В то время наука о данных только начинала распространяться в академических кругах и промышленности. Перенесемся в сегодняшний день: мы живем в совершенно ином мире. Такие модные слова, как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и глубокое обучение, — это не просто тенденции, а фундаментальные технологии, формирующие отрасли, включая стартапы. Мое нынешнее..
Новые материалы
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..
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..