Публикации по теме 'data-science'
Понимание и реализация Dropout в TensorFlow и Keras
Технический
Понимание и реализация Dropout в TensorFlow и Keras
Отсев - это распространенный метод регуляризации, который используется в современных решениях задач компьютерного зрения, таких как оценка позы, обнаружение объектов или семантическая сегментация.
Вступление
В этой статье рассматривается концепция метода отсева, метода, который используется в глубоких нейронных сетях, таких как рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети.
Техника выпадения предполагает..
Создание профессиональных графиков в MATLAB
Имея в нашем распоряжении множество связанных с графиком функций в MATLAB, иногда может быть сложно выбрать, какую из них использовать для представления графика. Далее я расскажу о некоторых простых функциях, которые могут быстро улучшить эстетическую привлекательность графиков, позволяя вам уделять больше времени анализу тенденций в данных.
Вот три примера (как мне кажется) эстетических и профессиональных сюжетов, которые я создал в прошлом, внеся простые изменения, такие как те, о..
Приложения мультимодального обучения, часть 1 (машинное обучение)
OneCAD: один классификатор для всех наборов данных изображений с использованием мультимодального обучения (arXiv)
Автор: Шакти Н. Вадекар , Эудженио Кулурселло .
Аннотация: Vision-Transformers (ViTs) и сверточные нейронные сети (CNN) широко используются в Deep Neural Networks (DNN) для задачи классификации. Архитектуры этих моделей зависят от количества классов в наборе данных, на котором они обучались. Любое изменение количества классов приводит к изменению (частичному или..
Потрясающий ресурс набора данных, который должен знать каждый специалист по данным и стремящийся к 2022 году
1)kaggle-https://www.kaggle.com/datasets , 𝚙𝚒𝚙 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚊𝚕𝚕 𝚔𝚊𝚐𝚐𝚕𝚎𝚍𝚊𝚝𝚊𝚜𝚎𝚝𝚜
Downloading Kaggle datasets directly into Google Colab -https://towardsdatascience.com/downloading-kaggle-datasets-directly-into-google-colab-c8f0f407d73a
How to Download Kaggle Datasets using Jupyter Notebook https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/how-to-download-kaggle-datasets-using-jupyter-notebook/
2)https://sebastianraschka.com/blog/2021/ml-dl-datasets.html..
Механизмы распределенных запросов и механизмы озера данных
Эволюция от механизмов запросов на основе SQL для больших данных к механизмам озера данных, включая его влияние на хранилища данных и озера данных
Введение
С точки зрения высокого уровня, большинство решений для обработки данных и аналитики строились одинаково уже много лет. Вкратце, состоящий из разнообразных процессов интеграции для загрузки всех данных в одно центральное место, служащий единым источником правды для будущего моделирования данных и аналитических сценариев..
Сравнение Matplotlib, Seaborn, Plotly и Plotnine
Наряду с информацией о типе графиков, который подходит каждому.
Matplotlib — это библиотека визуализации данных на Python, которая часто используется для создания статических двумерных графиков. Вот пример того, как вы можете использовать Matplotlib для создания простого линейного графика:
import
matplotlib.pyplot as plt
# Create some data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
# Use Matplotlib to create a line plot
plt.plot(x, y)
# Show the plot
plt.show()
Seaborn — это..
Интуиция многомерных адаптивных регрессионных сплайнов (MARS)
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны, широко известные как MARS, — это алгоритм, который лучше всего подходит для многомерных и сложных наборов данных нелинейных отношений. Его можно рассматривать как обобщенную форму пошаговой регрессии (пошаговая регрессия сначала выполняет прямой выбор, когда она начинает загрузку модели, а затем сокращает или отбирает назад, чтобы удалить переменные, которые не помогают значительно снизить частоту ошибок).
Он строит кусочно-линейную..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..