Публикации по теме 'data-science'
Отсутствующие данные, Отсутствующие данные, Отсутствующие данные
Как работать с недостающими данными?
как нам определить все эти недостающие значения и справиться с ними?
Шаги для работы с отсутствующими данными:
Определить недостающие данные
Работа с отсутствующими данными
Правильный формат данных
Отсутствующие данные могут быть найдены как '?', 0 или Nan (не число), особенно в пандах, нам нужно преобразовать отсутствующие значения в NaN Итак, как мы можем это сделать, просто используя replace function(),
import numpy as np..
Почему стандартные методы импутации отмывания денег недостаточно хороши
Работа с отсутствующими данными требует знаний в области бизнеса и дополнительной работы.
На большинстве курсов по науке о данных студентов учат легко находить недостающие данные с помощью методов статистического вменения. Их учат заполнять пропущенные значения средним значением или модой столбца.
По мере того, как студенты становятся практиками, они могут начать использовать более продвинутые методы, в которых они используют статистические методы для вывода наиболее вероятного значения..
Будущее обработки естественного языка: на волне инноваций или прорыва на базе API?
TL;DR:
TL;DR: за последние годы LLM прошли долгий путь, позволив любому создать продукт на основе НЛП. Появляются сотни приложений, использующих LLM API. Но эти приложения сталкиваются с такими проблемами, как отсутствие специализации, отсутствие дифференциации и отсутствие права собственности, что затрудняет долгосрочное влияние. Владельцы бизнеса должны знать об этом, чтобы добиться успеха. Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere ...
Деревья решений (часть 2)
В первой части этой статьи мы обсуждали, что такое деревья решений и как их строить из заданного набора данных. В этой части мы покажем, как использовать и настраивать деревья решений в Scikit-Learn, как справляться с переоснащением деревьев решений с помощью обрезки деревьев и как использовать деревья решений для задач регрессии.
Деревья решений в Scikit-Learn
Класс DecisionTreeClassifier в sklearn.tree предоставляет классификатор дерева решений. Его реализация основана на..
Новейшие идеи о сверточных нейронных сетях в 2023 году, часть 6 (машинное обучение)
Обнаружение дипфейков с помощью глубокого обучения: сверточные нейронные сети против трансформеров (arXiv)
Автор : Вризлин Л. Л. Вещь
Аннотация: Стремительное развитие технологий создания дипфейков серьезно угрожает достоверности медиаинформации. Последствия, затрагивающие целевых лиц и учреждения, могут быть ужасными. В этой работе мы изучаем эволюцию архитектур глубокого обучения, в частности CNN и Transformers. Мы определили восемь многообещающих архитектур глубокого обучения,..
Система рекомендаций для электронной коммерции с использованием совместной фильтрации
Рекомендация товарных категорий продавцам на основе их существующего поведения.
По мере того как популярность онлайн-бизнеса и электронной коммерции становится все более популярной, серьезной проблемой является помощь клиентам, рекомендуя широкий спектр категорий продуктов, чтобы эффективно найти ту, которая им больше всего понравится. Один из методов решения вышеуказанной проблемы - это система рекомендаций. Самая распространенная задача системы рекомендаций - улучшить качество..
Преобразование пяти ключевых областей EHS с помощью больших данных и машинного обучения
Отслеживание травм, несчастных случаев при транспортировке, опережающих индикаторов и связанных с ними экологических происшествий – непростая задача. Более того, определение первопричины возникновения инцидента и принятие превентивных мер, чтобы он не повторился, также является серьезной проблемой для консалтинговых компаний EHS .
Внедрение Интернета вещей, машинного обучения и больших данных позволит предприятиям с помощью масштабируемых и прогностических моделей снизить операционные..
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..