Публикации по теме 'data-science'
Как аренда велосипедов связана с сортировкой вставками, онлайн-обучением и кэшированием?
Обзор
В отличие от многих стандартных задач, таких как сортировка, в которых у нас есть ввод и информация, доступные с самого начала. Есть много реальных проблем или настроек, когда входные данные или данные поступают с течением времени, и нам нужно принимать решения на лету, не зная, что произойдет в будущем. В этой статье мы будем…
MLflow — современный инструмент MLOps для совместной работы над проектами данных.
Авторы: Кристал Диас , Тайлер Д’Сильва , Хой Фай Лам , Хонг Дунг Нгуен , Бхавья Сингх
Этот блог создается и поддерживается студентами профессиональной магистерской программы Школы компьютерных наук Университета Саймона Фрейзера в рамках их курса обучения. Чтобы узнать больше об этой уникальной программе, посетите { sfu.ca/computing/mpcs }.
Введение
Жизненный цикл машинного обучения — это циклический итеративный процесс с инструкциями и рекомендациями по разработке..
Разработка лучшей в своем классе платформы данных для вашего бизнеса: 7 руководящих принципов
Итак, вы создаете современную платформу данных для своего бизнеса и хотите сделать все правильно.
Вы будете думать о том, к какому поставщику технологий обратиться или действительно стоит ли строить или покупать, какой набор данных и аналитических возможностей вам потребуется, варианты использования в бизнесе, которые вы включите, и сколько все это будет стоить.
Это действительно важные соображения, но, если вы нас простите, в этой статье мы их проигнорируем. Большинство материалов по..
Полные архитектурные детали всех моделей EfficientNet
Давайте углубимся в архитектурные детали всех различных моделей EfficientNet и выясним, чем они отличаются друг от друга.
Я просматривал записные книжки в соревновании Kaggle и обнаружил, что почти все используют EfficientNet в качестве основы, о которой я не слышал до этого. Он представлен в этой статье Google AI, и они попытались предложить метод, который более эффективен, как следует из его названия, при этом улучшая современные результаты. Как правило, модели делаются слишком..
Мои 8 главных сожалений после изучения Python
Джейн, выдающийся разработчик Python
Как опытный разработчик Python, работавший в ведущих компаниях, занимающихся программированием, я получил свою долю триумфов и проблем при написании кода на Python. Хотя я горжусь своими достижениями, есть некоторые сожаления, которые я накопил за эти годы.
В этой статье я поделюсь своими 8 главными сожалениями, надеясь, что они послужат ценным уроком для тех, кто только начинает свой путь, или даже для опытных разработчиков Python, которые..
Мои мысли о получении работы по науке о данных
Как вы можете получить работу по науке о данных — ключевые моменты, о которых следует помнить.
Краткое представление обо мне
Привет, ребята, меня зовут Матвей, мне 25 лет. Я окончил Варшавскую школу экономики по специальности «Количественные методы в экономике и информационных системах». В настоящее время я почти закончила магистратуру в том же университете по специальности аналитика данных.
У меня 1,5 года опыта работы специалистом по данным (Python ❤), 8 месяцев опыта работы..
Исследование на основе машинного обучения L2 Norm, часть 4.
2DR1-PCA и 2DL1-PCA: два варианта алгоритма 2DPCA, не основанные ни на одной норме L2 (arXiv)
Автор: Син Лю , Сяо-Цзюнь У , Цы-Ци Ли
Аннотация: В этой статье для распознавания лиц предложены два новых метода: 2DR1-PCA и 2DL1-PCA. По сравнению с традиционным алгоритмом 2DPCA, 2DR1-PCA и 2DL1-PCA основаны на норме R1 и норме L1 соответственно. Преимущество этих предложенных методов заключается в том, что они менее чувствительны к выбросам. Предлагаемые методы тестируются в базах..
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..