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..