Публикации по теме 'data-science'
Kedro присоединяется к Linux Foundation, чтобы стать открытым стандартом для машинного обучения
Йетунде Дада, директор по управлению продуктами; Иван Данов, главный инженер по машинному обучению; Джоэл Шварцманн, менеджер по продукции; Джереми Палмер и Мэтт Фитцпатрик, соруководители QuantumBlack Labs; Алекс Сингла и Алекс Сухаревски, глобальные соруководители QuantumBlack
QuantumBlack, компания McKinsey, рада сообщить, что мы пожертвовали Kedro Linux Foundation (LF), одному из крупнейших в мире консорциумов, независимых от поставщиков, для проектов с открытым исходным кодом. В..
Машинное обучение с новыми бессерверными функциями DigitalOcean
10 простых шагов для развертывания модели машинного обучения с функциями
Вчера DigitalOcean выпустила свои новые бессерверные функции для общего пользования вместе с некоторыми примерами из закрытой бета-версии . Я пишу эту статью, чтобы помочь вам начать работу, когда вы опробуете проекты машинного обучения на основе этого нового вычислительного подхода.
Новые функции DigitalOcean работают аналогично функциям AWS lambda и azure. У них очень низкие вычислительные мощности,..
Чем глубокое обучение отличается от обычного машинного обучения?
Глубокое обучение против обычного машинного обучения: основы и недостатки
Отправляясь в огромный мир искусственного интеллекта (ИИ), вы неизменно сталкиваетесь с двумя фундаментальными столпами — машинным обучением (ML) и его более сложной подобластью — глубоким обучением (DL). Хотя они являются частью одного семейства ИИ и имеют некоторые общие генетические черты, они обладают разными характеристиками, возможностями и вариантами использования. Давайте отправимся в путешествие,..
Используйте машинное обучение, чтобы знать, когда НЕ следует предпринимать действия в сфере финансов
Результаты машинного обучения не должны быть просто призывом к действию. Не менее важно использовать его в качестве входных данных для того, чтобы не предпринимать никаких действий.
В этой истории будет использоваться алгоритм машинного обучения Robust Random Cut Forest для определения того, когда финансовый инструмент находится в периоде аномального поведения, что предполагает, что открытие любых позиций в данный момент времени может быть неразумным, поскольку его движение крайне..
«Что мы все будем делать, когда нам нечего делать?»🤷🏻♀️
В недавнем интервью с Сэмом Альтманом на Bloomberg Technology Summit обсуждалась тема замечательного роста OpenAI и потенциального будущего ИИ.
Ведущая, Эмили Чанг, задала несколько наводящих вопросов, в том числе тот, который мы рассмотрим сегодня: « Что мы все будем делать, когда нам нечего делать? ».
Вы беспокоитесь?
Этот вопрос может вызвать озабоченность или неуверенность. В предыдущем посте при введении понятия RLHF (Reinforcement Learning from…
Как хакеры из банды мотоциклистов украли Jeep Wranglers на сумму 4,5 миллиона долларов
Банда мотоциклистов из южной Калифорнии нашла способ взломать Jeep Wranglers. Их техника заключалась в создании электронных ключей, чтобы они могли просто сесть и уехать.
Это может звучать как что-то из серии «Во все тяжкие», но это действительно произошло. Банда использовала эту технику, чтобы украсть 150 джипов, прежде чем их поймали.
Вот как они это сделали:
Они катались по Калифорнии в поисках более новых моделей Jeep Wranglers. Как только они находили автомобиль, который..
Backend Engineer vs Data Engineer: две привлекательные профессии, но в чем разница?
Самая сексуальная профессия десятилетия, специалист по данным, породила около дюжины столь же сексуальных, но несколько запутанных и частично совпадающих названий профессий. Основным ответвлением специалиста по данным является инженер данных . Давайте поговорим о разнице между дата-инженером и бэкэнд-инженером, потому что, честно говоря, границы могут быть довольно размытыми.
Инженер данных (иногда его называют большим инженером данных) отвечает за проектирование и создание..
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..