Публикации по теме 'data-science'
День 21 из 30 дней серии Data Engineering с проектами
С возвращением, ребята, на 21-й день серии Data Engineering с проектами!
В этом мы рассмотрим -
Структурированные данные
Полуструктурированные данные
Неструктурированные данные
Хранилище данных
ДатаМаркет
Система анализа и предотвращения аварий
1. Введение
1 фон
Представьте, что вы едете на работу. Вы наслаждаетесь поездкой в хорошую погоду, ожидая, чтобы провести время с семьей. Внезапно вы попадаете в сильную пробку. Вы чувствуете раздражение и наблюдаете за ситуацией.
Сразу же вы видите несколько полицейских машин на расстоянии нескольких метров. Наличие машины скорой помощи указывает на бедствие. Что, если бы мы могли разработать систему, которая могла бы предупреждать о беспрецедентном событии, которое должно..
Ваша машина говорит. Ты слушаешь??
Ваша машина говорит. Ты слушаешь??
Введение:
Машины, установленные на промышленных предприятиях, очень энергоемки, и для их установки и обслуживания требуются огромные затраты для достижения бизнес-целей. Эти машины настолько важны, что любой простой машины напрямую влияет на рост бизнеса. Компании по всему миру используют обширные стратегии обслуживания, чтобы обеспечить их постоянную доступность. В настоящее время обеспечение эффективной работы машин играет ключевую роль в..
Parago: Генератор машинного обучения
Призыв к участию!
Учитывая широкий спектр инструментов, созданных для управления решениями машинного обучения (ML), создание и развертывание моделей машинного обучения для приложений должно быть проще.
На GitHub вы найдете множество проектов, в которых исследователи и практики в области науки о данных публикуют наборы инструментов с открытым исходным кодом для разработки моделей машинного обучения . Ниже приведены лишь некоторые из них:
Https://github.com/tangjianpku/LINE..
Решение проблем с помощью машинного обучения
Что такое машинное обучение? Мой ответ на этот вопрос со временем менялся.
Цель этого поста — показать, как инженеры по машинному обучению решают проблемы, пройдя через тематическое исследование. Если вы тесно сотрудничаете с инженерами по машинному обучению или сами стремитесь стать инженером по машинному обучению, продолжайте читать.
Модели машинного обучения в их наиболее распространенной форме сопоставляют входные данные с выходными. Это эквивалентно функции в..
Изучение Wellcome Collection с помощью компьютерного зрения
Коллекция Wellcome содержит множество изображений. 120 000 из них в настоящее время доступны через каталог api , а еще 40 миллионов имеют открытую лицензию и бесплатно доступны для всех. Наша команда по оцифровке обрабатывает остальную часть коллекции с невероятной скоростью, создавая тысячи новых цифровых изображений каждый день.
Разобраться в этом объеме материала вручную - задача практически невыполнимая. Эксперты используют годы обучения и опыт, чтобы распутать и..
Модели машинного обучения: преодоление препятствий
Организации всегда борются за то, чтобы внедрить свои модели машинного обучения в производство и использовать их для поддержки своих операций. Модели машинного обучения создаются специалистами по данным, но они обычно не осведомлены о производственных элементах развертывания или оценки таких моделей. В случае, если что-то пойдет не так, они обычно не занимаются производством. Кроме того, обычно в их обязанности не входит выполнение действий DevOps, таких как развертывание модели. Эти..
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..