Публикации по теме 'data-science'
Понимание логистической регрессии
Для кого предназначена эта статья . Если вы слышали о логистической регрессии, знайте, что она используется для бинарной классификации, но не совсем понимаете, как она работает. Возможно, ваш опыт работы с этой моделью включает вызов функции в Scikit-learn и тонкую настройку некоторых параметров для достижения «хорошего» показателя AUC или F1. Прочитав эту статью, вы должны лучше понять эту модель и, возможно, быть хорошо подготовленными к ответу на соответствующие вопросы во время..
Python и ремонтопригодность: отслеживание констант
Жестко закодированные строковые значения, которые присутствуют в вашем проекте, негативно влияют на вашу способность к изменениям, но есть простой способ обойти это.
Но, во-первых, что не так с волшебными струнами ?
Мы собираемся продемонстрировать использование статических классов для отслеживания констант в двух сценариях:
Объявление маршрутов в приложении FastAPI Отслеживание метрик и артефактов в конвейере машинного обучения
Словари
Вам просто нужно передавать данные...
Let’s Grow More — Программа виртуальной стажировки
Я рад поделиться тем, что успешно выполнил задачи стажировки по науке о данных в LetsGrowMore в рамках #lgmvipaug . Эта программа расширила мои знания и навыки в области науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения, работая над некоторыми проектами, предоставленными LetsGrowMore. Мне очень понравилось работать над каждой задачей. Это действительно отличная платформа для начинающих и студентов, чтобы получить практический опыт в проектах отраслевого уровня. Я хотел бы..
Новый подход к FNC — Набор данных конкурса фейковых новостей, 2-е место в общем зачете с половиной ML
1 Аннотация
В эпоху Интернета нам дали роскошь бесконечных потоков быстро доступной информации. Хотя эта скорость передачи данных позволила нам продвинуться вперед с беспрецедентной скоростью, бремя сортировки того, что является правдой, а что нет, возросло для потребителя информации. Эта ложная информация или «фейковые новости» становится все более распространенной. Задача сортировки этой информации имеет монументальный масштаб, поэтому многие государственные учреждения и организации..
Вероятностная и детерминированная регрессия с Tensorflow
Вероятностное глубокое обучение
Введение
Эта статья относится к серии «Вероятностное глубокое обучение». Эта еженедельная серия охватывает вероятностные подходы к глубокому обучению. Основная цель состоит в том, чтобы расширить модели глубокого обучения для количественной оценки неопределенности, то есть узнать, чего они не знают.
В этой статье будут рассмотрены основные различия между детерминированной и вероятностной регрессией. В целом, детерминированная регрессия практична, когда..
О тщательном ведении записей
Уважаемые специалисты по данным!
Я инженер, ставший специалистом по данным. Я чувствую, что те, кто идет по тому же пути, могут найти отклик в этой статье. Если вы инженер или были инженером, эта статья для вас!
В течение долгого времени у нас была привычка и мышление, что реализация является сложной частью. Поэтому нашей целью была реализация. Но это меняется, как только мы входим в область науки. Наука о данных называется наукой, потому что это не только практическое применение..
Выявление предвзятости в машинном обучении: подробное руководство по измерению справедливости с помощью Python
Как использовать равные возможности, равные шансы и несоизмеримое влияние для анализа и смягчения предвзятости в ваших моделях машинного обучения
Введение:
Поскольку машинное обучение продолжает революционизировать отрасли и нашу повседневную жизнь, очень важно, чтобы мы создавали эти системы с учетом принципа справедливости и равноправия. К сожалению, без тщательного рассмотрения алгоритмы машинного обучения могут увековечить и даже усилить существующие социальные предубеждения, что..
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..