WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Варианты использования гидродинамического моделирования в астрофизике, часть 3
Общая релятивистская гидродинамика. Моделирование нейтронной звезды — слияние черных дыр субсолнечной массы (arXiv) Автор: Иван Маркин , Анна Нойвайлер , Адриан Абак , Свами Вивеканандзи Чаурасия , Максимилиано Уевич , Маттиа Булла , Тим Дитрих . Аннотация: За последние несколько лет возрос интерес к черным дырам субсолнечной массы из-за их способности предоставлять ценную информацию о космологии или популяции черных дыр. Руководствуясь этим, мы изучаем наблюдаемые явления,..

Четыре функции для повышения уровня ваших навыков Pandas
Назначить, сопоставить, запросить и разнести; самые горячие методы в городе Введение Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, инженером данных, аналитиком данных или экспертом по машинному обучению, вам придется работать с табличными данными. Если вы пользователь Python, для работы с табличными данными вам подойдет библиотека Pandas 🐼. Из-за того, что табличные данные вездесущи, Pandas, вероятно, является одной из наиболее часто используемых библиотек среди..

Модель машинного обучения для прогнозирования дефолтов по кредитам — Часть 1: Общая картина
В этой статье я описываю, как построить простую модель XGBoost для прогнозирования дефолтов по одноранговым кредитам. Выявляя самые рискованные кредиты, модель экономит деньги инвесторов. Интересно, что эта модель создает ценность для инвесторов, хотя и имеет кажущуюся плохую статистическую эффективность. В этом упражнении показано, что тщательное обдумывание текущей бизнес-проблемы не менее важно, чем создание высокопроизводительной модели машинного обучения. Эта статья состоит из 4..

Объем последовательности: уровень аппаратной виртуализации машинного обучения
Еженедельный информационный бюллетень с более чем 100 000 подписчиков, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги в ИИ и реальные реализации.

Работа с концепцией самоимитации обучения, часть 1 (машинное обучение)
Самоимитация обучения с помощью планирования (arXiv) Автор: Ша Луо , Хамидреза Касаи , Ламберт Шомакер Выдержка . Имитационное обучение (IL) позволяет роботам быстро приобретать навыки, передавая экспертные знания, которые широко используются в обучении с подкреплением (RL) для инициализации исследования. Однако в задачах долгосрочного планирования движения сложная проблема при развертывании методов IL и RL заключается в том, как генерировать и собирать массивные, широко..

Новое исследование методов плотного поиска, часть 3 (искусственный интеллект)
Расширение представлений проходов с помощью генерации запросов для расширенного межъязыкового плотного поиска (arXiv) Автор: Шэнъяо Чжуан , Линьцзюнь Шоу , Гвидо Цуккон . Аннотация: Эффективные межъязыковые методы плотного поиска, основанные на многоязычных предварительно обученных языковых моделях (PLM), должны быть обучены, чтобы охватить как задачу сопоставления релевантности, так и задачу согласования между языками. Тем не менее, межъязыковые данные для обучения часто..

Моделирование межпланетного космического путешествия в Python
Моделирование переброски виртуального космического корабля с Земли на Марс с помощью Python. Трансфер Хомана был основным методом для всех лунных и межпланетных космических путешествий в течение последних нескольких десятилетий. В этой статье будет смоделирована переброска виртуального космического корабля с Земли на Марс с помощью Python. Недавно я повторно посетил свои папки Msc и наткнулся на несколько сценариев, с которыми я играл около четырех лет назад, проводя исследования...

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: [email protected]