Публикации по теме 'data-science'
Исчерпывающее введение в Pandas на Python
Правильный способ выбора данных в пандах с примерами кодов Python!
Этот блог - первая статья из серии исчерпывающих введений в пакет pandas на Python. В основном он содержит следующие темы.
Базовое введение и методы исследования данных для pandas. Как выбрать одно значение в пандах? Резюме и сравнение между iloc[] и loc[] .
Что такое панды?
Pandas - это пакет, который используется в Python для обработки и анализа данных. Пока вы собираетесь делать что-либо, связанное с..
Как использовать Google Cloud и GPU для создания простой среды глубокого обучения
Создайте экземпляр виртуальной машины Deep Learning в Google Cloud Platform, установите и настройте Jupyter Notebook и набор инструментов Nvidia CUDA.
Google Cloud Platform предоставляет нам множество ресурсов для поддержки проектов в области науки о данных, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Теперь нам нужно заботиться только о том, как проектировать и обучать модели, а платформа управляет остальными задачами.
В нынешней пандемической среде весь процесс проекта ИИ от..
Искусственный интеллект (ИИ): где мы сегодня?
ИИ, как и многие другие новые технологии, породил слишком много нереалистичных ожиданий. Слишком много организаций сегодня обильно разбрасывают на своих сайтах ссылки на нейронные сети, машинное обучение и другие формы технологий, почти не ссылаясь на их реальные возможности. Простое обозначение сайта «на базе искусственного интеллекта», помимо помощи в сборе средств, не делает его более эффективным.
Искусственный интеллект существует дольше, чем мы думаем. От наших предков, которые..
Создать прогноз с помощью Python — Prophet
Прогнозирование, часть 3.1 — Создание прогноза с помощью Python — Prophet
Это руководство было создано, чтобы демократизировать науку о данных для бизнес-пользователей (т. е. свести к минимуму использование тем по продвинутой математике) и смягчить личное разочарование, которое мы испытали, следуя руководствам и изо всех сил пытаясь применить то же самое руководство для наших нужд. Учитывая это, наша миссия заключается в следующем:
Обеспечить практическое применение задач по науке о..
Отличные результаты по классификации аудио с библиотекой fastai
Последняя версия курса Джереми Ховарда fast.ai глубокое обучение для программистов только началась. Он использует новую библиотеку fastai, созданную на основе PyTorch, и позволяет очень легко получать отличные результаты с минимальными усилиями при выполнении ряда различных задач.
Джереми показывает, что fastai чрезвычайно эффективен при классификации изображений, содержащих повседневные вещи, такие как разные породы домашних животных, но как насчет чего-то менее ImageNet-y, например..
Каким должно быть будущее ИИ?
Прошло совсем немного времени с тех пор, как искусственный интеллект начал свое путешествие из области научно-фантастических романов в нашу повседневную жизнь. Возможно, из-за своей новизны переход ИИ к реальным системам и технологиям одновременно вдохновлял и тревожил, напряжение, которое не менее остро ощущается в дебатах о его будущем. Кем должен стать ИИ? Кому он должен служить?
В переменной на этой неделе мы делимся двумя впечатляющими комментариями к этому разговору. Однако, если..
Как начать проект R
R - наиболее широко используемый язык программирования для анализа и интеллектуального анализа данных. Когда вы впервые начинаете работать с R, это может показаться немного, но пугающим, если вы новичок, а иногда даже для профессионалов в области статистики, поскольку синтаксис может быть немного новым.
Есть несколько способов получить доступ к R. Вы можете установить его на свой Mac, ПК или Linux и запустить с терминала. Вы также можете установить различные клиенты, которые помогут..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..