WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


5 докладов о машинах и глубоком обучении, которые нельзя пропустить в ODSC APAC
На ODSC APAC 2022 в сентябре этого года у вас будет возможность узнать о последних разработках и достижениях в области науки о данных и искусственного интеллекта от ведущих экспертов, практиков и ученых. Более того, многие из этих сессий будут доступны вам бесплатно с Talks Pass . Ознакомьтесь с некоторыми из них ниже. Использование дополненной реальности, машинного зрения и глубокого обучения для решения проблем цепочки поставок: Deepak Nagaraje Gowda | Старший главный..

Объяснение рейтингов триллеров на IMDb
Значения SHAP для звезд, жанров и т. д. В этой статье я использую набор данных около 3200 триллеров, взятых с сайта IMDb . Набор данных публично доступен на Kaggle . Полную информацию об анализе можно найти в этой общедоступной записной книжке Kaggle . Шаг 1 — предварительная обработка данных Здесь предварительная обработка данных состоит из следующих шагов: log10-преобразование времени выполнения серий в минутах с помощью правила x->np.log10(1+x) (так что 0..

Обучение SAP SD в NOIDA.
Конвергентные решения для обучения предлагает лучшее в своем классе техническое обучение и сертификацию по всем ИТ-технологиям. Мы предлагаем инновационные методы обучения и проводим корпоративное обучение по различным передовым технологиям. У нас есть команда сертифицированных тренеров с опытом работы в отрасли не менее 10 лет. За последние семь лет обучил более 18 000 кандидатов, из которых более 12 000 специалистов трудоустроено в разных отраслях. Существует более 50..

Распознавание модуля записи набора данных IAM с использованием CNN
В течение последних нескольких дней я изучал, как определить автора текста на основе их стиля письма. К счастью, я нашел записную книжку Jupyter handwriting_recognition от Приянки Двиведи , в которой для решения этой проблемы используется метод, описанный в статье DeepWriter: многопотоковая Deep CNN для независимой от текста идентификации писателя . . У меня возникли некоторые проблемы при попытке понять записную книжку, поскольку в ней отсутствуют конкретные инструкции о том, как..

Работа с плоскими графами, часть 1 (машинное обучение)
Слабое вырождение плоских графов без 4- и 6-циклов (arXiv) Автор : Тао Ван Аннотация: Граф называется k-вырожденным, если каждый подграф H имеет вершину v с dH(v)≤k. Класс вырожденных графов играет важную роль в теории раскраски графов. Замечено, что каждый k-вырожденный граф (k+1)-выбираем и (k+1)-DP-раскрашиваем. Бернштейн и Ли определили обобщение k-вырожденных графов, которое называется \emph{слабо k-вырожденным}. Слабое вырождение плюс один является верхней границей для..

2022 начинается с понятия — Шаблон моей информационной панели
Предисловие Время всегда летит быстро, так же быстро, как я забываю имена знакомых и посты в своем блоге. Без обид. Мои пороки. 2022 входит в дверь, в маске, но в грязных ботинках. Когда я оглядываюсь на свой 2021 год, я не могу выразить большую благодарность за вдохновение, которое я получил, людей, которых я встретил, знания, которые я получил, и важные решения, которые я принял. Будущее трудно предсказать, но я стою на месте, держась за штурвал. Итак, в качестве новой отправной..

Машинное обучение или разработка программного обеспечения: что лучше?
Многие из вас часто путают машинное обучение или разработку программного обеспечения, что для вас лучше. Когда я начал свою карьеру программиста, у меня была такая же путаница. Итак, в этой статье я расскажу, какой вариант карьеры лучше всего выбрать между машинным обучением или разработкой программного обеспечения. Я немного проработал в этой отрасли, так что надеюсь, что смогу поделиться некоторыми полезными идеями, чтобы сравнить, какой вариант карьеры лучше: машинное обучение или..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]