Публикации по теме 'data-science'
Может ли ИИ изменить способ переработки мусора?
Большинство сообщений TDS объединяют теоретический опыт и реальное влияние - будь то краткое руководство или подробное объяснение передовых исследований. На этой неделе вам следует ознакомиться с одним из лучших примеров, которые мы видели в недавней памяти, о проекте, который устраняет разрыв между теорией и применением.
Вы когда-нибудь стояли перед своей мусорной корзиной, не зная, принадлежит ли ей какой-то предмет? Дункан Ван , Арно Гусман-Аннес , Софи Куртеманш-Мартель и Джейк..
Перемотка назад по науке о данных № 3
Лучшее из подготовки к интервью, учебных пособий и тенденций за последние несколько недель
На этой неделе самые выдающиеся статьи посвящены социальным навыкам, позволяющим преуспеть в науке о данных.
Чтобы начать работу в качестве Data Scientist, будь то выпускник программы или переключение с SDE/другой технической роли, требуется изменение восприятия того, как выполнять работу. Достижение ваших рабочих целей потребует большего количества общения, планирования и постановки целей...
Раскрытие возможностей LSTM: архитектура модели с несколькими выходами для нескольких меток и нескольких классов…
Введение:
Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM) произвели революцию в области глубокого обучения, особенно в задачах, связанных с последовательными данными. Традиционно модели LSTM использовались для задач классификации с одним выходом. Однако существуют сценарии, в которых одного прогноза недостаточно, например задачи классификации с несколькими метками и классами. В этой статье мы рассмотрим архитектуру модели LSTM с четырьмя выходами, предназначенную для решения этих..
Инновации в исследованиях IOT, часть 8 (IOT)
Анализ производительности спутниковых сетей IoT на LEO при наличии помех (arXiv)
Автор: Аюш Кумар Двиведи , Сачин Чаудхари , Нирадж Варшней , Прамод К. Варшней .
Аннотация: В этой статье исследуется топология «звезда из звезд» для сети Интернета вещей (IoT) с использованием созвездий на меганизкой околоземной орбите, где пользователи IoT передают свою воспринятую информацию на несколько спутников одновременно по общему каналу. Спутники используют ретрансляцию с усилением и..
Использование VADER для анализа настроений …
Обработка естественного языка (NLP) — одна из самых полезных областей машинного обучения, которая значительно продвинулась вперед. И это тоже моя любимая тема. Под НЛП подпадает анализ настроений, очень полезная функция для анализа текстов.
Что такое анализ настроений?
Анализ настроений , также известный как анализ мнений , представляет собой процесс «вычислительного» определения того, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным. Это получение мнения или эмоций..
Как работает автоматическая дифференциация в конвейерах машинного обучения, часть 2 (машинное обучение)
Автоматическое дифференцирование в прямом или обратном режиме: в чем разница? (arXiv)
Автор: Бирте ван ден Берг , Том Шрайверс , Джеймс МакКинна , Александр Ванденбрук
Аннотация: Автоматическое дифференцирование (AD) вызывает интерес у исследователей во многих дисциплинах, и его популярность возросла с момента его применения в машинном обучении и нейронных сетях. Хотя многие исследователи понимают и знают, как применять AD, по-настоящему понять лежащие в его основе..
Как добавить индикатор выполнения в цикл for в Python
Руководство о том, как добавить простой индикатор выполнения в код Python с помощью библиотеки Rich.
Привет, мир!
Сегодня мы рассмотрим, как добавить простой индикатор выполнения в код Python с помощью библиотеки R ich .
Я уже рассказывал об этой библиотеке в своем посте о создании таблиц внутри вашего терминала:
Создавайте таблицы в терминале с помощью Python Улучшите работу терминала! medium.com
Для тех, кто никогда не видел..
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..