Публикации по теме 'data-science'
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ || Абубакар Лабаран Салису
ВВЕДЕНИЕ
Начинаете свой путь в области машинного обучения, но не знаете, как подготовить набор данных? Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы узнать о подготовке данных для машинного обучения.
ЧТО ТАКОЕ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Подготовка данных обычно является первым шагом, когда кто-то пытается решить реальную проблему с помощью машинного обучения. Эти необработанные данные обычно имеют различные несоответствия, которые необходимо устранить, прежде чем набор данных..
Введение в Regex
Пошаговое введение в регулярное выражение с использованием Python
Что такое регулярное выражение?
Regex означает регулярное выражение и по сути является простым способом определения шаблона символов. Регулярное выражение в основном используется для идентификации шаблонов, интеллектуального анализа текста или проверки ввода.
Regex отталкивает многих, потому что на первый взгляд это кажется тарабарщиной. Но те, кто умеет им пользоваться, не могут остановиться! Это мощный..
Отличный способ изучить Python для науки о данных
Python — один из самых популярных и универсальных языков программирования для науки о данных. Он имеет богатый набор библиотек и инструментов, которые помогут вам выполнять анализ данных, визуализацию, машинное обучение и многое другое. Но как эффективно изучить Python для науки о данных? В этом сообщении блога я поделюсь некоторыми советами и ресурсами, которые помогут вам освоить Python для науки о данных.
Почему Python для науки о данных?
У Python есть много преимуществ,..
Преодолев барьеры для женщин в ИТ: советы ученого по данным и капитана команды
Мы поговорили с Dynatracer Magdalena о ее выдающейся карьерной траектории и преодолении барьеров как женщины, работающей в области науки о данных.
Магдалена Цушрадер — капитан команды и старший научный сотрудник Dynatrace. Она также наставляет женщин, которые хотят расширить или освежить свои навыки программирования в регулярных учебных группах ассоциации женщин-программистов.
Как вы заинтересовались программированием и наукой о данных?
В детстве одним из моих любимых занятий..
Наука о данных против искусственного интеллекта
Data Science и AI — две популярные и часто обсуждаемые области в индустрии высоких технологий. Что касается науки о данных и искусственного интеллекта, два вопроса часто вызывают недоумение у людей, особенно у новичков, которые только начали изучать эти области. 1. Каковы основные различия между этими Полями? 2. Какие связи между этими полями? Или как они связаны?
Оба поля связаны, но также и различны, и понимание их различий и сходств может сбить с толку. В этом блоге мы..
Точность, отзыв и путаница!
« Мы вспоминаем прошлое и предсказываем будущее. »
ОТЗЫВ
Вспомнить относится к прошлому. На основании прошлых/известных данных, сколько из них было правильно предсказано.
Вспомнить = прошлое
Отзыв = Истинный положительный результат / Известные положительные результаты
Известные положительные результаты = Истинные положительные результаты + Ложноотрицательные результаты
Пример. Здравоохранение. Мы диагностируем прошлое . Больной пациент приходит на медицинские..
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
NETFLIX / ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
🧐 Netflix анализирует данные, чтобы повысить удобство работы пользователей!
У Netflix более 183 миллионов подписчиков , и эти цифры постоянно растут.
Несмотря на то, что в последние годы Netflix предпринял несколько смелых и противоречивых шагов, таких как решение о полной блокировке VPN в 2016 году и резко противодействующем увеличении призов в том же году, - таким..
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..