WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Вопросы для интервью с Quant Investment & Machine Learning (2)
Quant Investment & Machine Learning — действительно очень большая и разнообразная область. Поэтому трудно быть мастером по всем предметам. Ниже приведены несколько вопросов, которые я считаю весьма полезными для подготовки. Если вам интересна эта тема, вы также можете найти предыдущую статью ниже:

Ложь № 1 Какую ложь можно сказать о науке о данных?
При поиске в Google по ключевому слову «наука о данных» вы можете найти повторяющийся шаблон ключевых слов, таких как «самая сексуальная работа 20-го века». Я нахожу это интересным, особенно когда роль специалиста по данным менее известна, чем инженеры данных. Более того, большинство опытных специалистов, прошедших масштабное машинное обучение, не работают на крупных предприятиях. Они работают в научных кругах, например, профессором колледжа, что оставляет рынок полным асимметричной..

Проблемы машинного обучения (часть I)
После обсуждения различных подходов, используемых алгоритмами машинного обучения для обучения , в статье ниже Пакетное обучение против онлайн-обучения Что такое машинное обучение? medium.com Мы собираемся определить основные проблемы машинного обучения. Во-первых, что означает слово ` вызов ` для любой области? Согласно Кембриджскому словарю : Таким образом, проблемы машинного обучения относятся к препятствиям и..

D для данных. F для преобразования Фурье. S для сигнала.
Часть-3 В продолжение нашего обсуждения удаления шума с помощью преобразования Фурье в Части-2 попробуем понять, всегда ли можно отфильтровать шум и получить чистый сигнал. Амплитудный спектр, на который мы смотрели, Проблема с этим спектром в том, что две частоты со значениями 25 и 75 полностью исчезают за шумом. Теперь в таких случаях мы, возможно, не сможем полностью отфильтровать шум, но, безусловно, уменьшим его, выбрав правильный порог для обнуления частот, отражающих шум...

Состояние признания названной организации в 2023 г., часть 2
Исследование распознавания именованных объектов (NER) на людях в запросах рекомендаций по разговорной музыке (arXiv) Автор : Елена В. Эпюре , Ромэн Эннекен Аннотация: Мы провели исследование распознавания именованных сущностей на людях по зашумленному корпусу запросов на рекомендацию разговорной музыки со многими нерегулярными и новыми именованными сущностями. Мы оценили лингвистическое поведение человека в NER в этих сложных условиях и сравнили его с наиболее распространенными в..

3D Renders of Anime Characters, Data-Based Transfer Learning и пользователь Reddit получили 9 предложений о работе!
Ваше ежедневное исследование ИИ tl;dr — 2022–07–15 🧠 Добро пожаловать в ваш официальный ежедневный tl;dr исследования ИИ (часто с кодом и новостями) для энтузиастов ИИ, где я делюсь самыми интересными статьями, которые я нахожу ежедневно, а также краткое резюме, которое поможет вам быстро определить, является ли статья…

Скрытые жемчужины в Python: малоизвестные советы и хитрости   —   Часть 1
питон Скрытые жемчужины Python: малоизвестные советы и хитрости — часть 1 Добро пожаловать в первую статью из этой серии. Это будет сборник статей, посвященных раскрытию аспектов Python, которые вы, возможно, пропустили. Python — это универсальный и мощный язык, предлагающий бесчисленное количество инструментов и методов для решения широкого круга задач программирования. Однако с таким широким набором доступных инструментов легко упустить из виду некоторые практичные фрагменты..

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..


Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru