Публикации по теме 'data-science'
Открытые позиции в AI на неделю с 27/6 по 3/7
Я просматриваю много сообщений об открытых вакансиях на LinkedIn в области ИИ в научных кругах и промышленности. Я делился ими или публиковал их в своем профиле и обнаружил, что многие люди сочли это полезным, однако очень сложно повторно поделиться ими или опубликовать их в отдельных сообщениях, поэтому я подумал, что было бы неплохо собрать все открытые вакансии, которые я приходите каждую неделю и публикуйте их в еженедельном информационном бюллетене. Если вы ищете новые возможности в..
Простое руководство по конвейерам Scikit-learn
Узнайте, как использовать конвейеры в рабочем процессе машинного обучения scikit-learn
В большинстве проектов машинного обучения данные, с которыми вам нужно работать, вряд ли будут в идеальном формате для создания наиболее эффективной модели. Довольно часто необходимо выполнить ряд этапов преобразования, таких как кодирование категориальных переменных, масштабирование функций и нормализация. Scikit-learn имеет встроенные функции для большинства этих часто используемых преобразований..
Интеллект решений: мысль об успехе бизнеса
Всякий раз, когда мы говорим о технологиях и автоматизации, почему бы нам не применить их к нашему процессу принятия решений? Этот и многие другие подобные вопросы подбрасывают монету «Решение-Интеллект». Добавление автоматизации и интеллектуальных функций к процессу принятия решений значительно повлияет на результаты бизнеса.
Decision Intelligence is an engineering discipline that complements data science with decision theory, social science, and management science. As Erick..
Как работают модели на основе энергии, часть 3 (машинное обучение)
Обнаружение вне распределения с помощью моделей на основе энергии (arXiv)
Автор : Свен Эльфлейн
Аннотация :: Сегодня глубокое обучение все чаще применяется в ситуациях, критических с точки зрения безопасности, таких как автономное вождение и медицинская диагностика. Несмотря на успех, поведение и надежность глубоких сетей еще не полностью изучены, что создает значительный риск. В частности, исследователи недавно обнаружили, что нейронные сети слишком уверены в своих прогнозах даже..
Испытания и невзгоды изучения Python — «Мой опыт обучения написанию функций…
Краткий обзор: в прошлом месяце я закончил Чикагский проект Python, успешно найдя и извлек данные статистики MLB, успешно загрузив и установив MongoDB, а также запланировав, когда будет происходить поиск моих данных!
Тем не менее, пара вещей была пропущена. В моей функции для загрузки данных статкаста был довольно длинный список жесткого кода, который конвертировал бы определенные переменные в числовые данные. С тех пор это было исправлено в обновленной функции, где я использую..
Приложения многоруких бандитов, часть 2 (машинное обучение)
Выбор клиента для обобщения в ускоренном федеративном обучении: многорукий бандитский подход (arXiv)
Автор: Дан Бен Ами , Коби Коэн , Цин Чжао .
Аннотация: Федеративное обучение (FL) — это новая парадигма машинного обучения (ML), используемая для обучения моделей на нескольких узлах (т. е. клиентах), содержащих локальные наборы данных, без явного обмена данными. В последние годы он вызывает растущий интерес из-за его преимуществ с точки зрения конфиденциальности и коммуникационных..
Matplotlib против Seaborn: битва за визуализацию данных
Визуализация данных лежит в основе передачи информации из ваших данных. Как специалист по данным, вы понимаете важность выбора правильных инструментов для создания эффективных визуализаций. В этом сообщении блога мы собираемся углубиться в разбор визуализации данных между двумя популярными библиотеками Python: Matplotlib и Seaborn.
Претенденты: Matplotlib и Seaborn
Матплотлиб
Matplotlib — это мощная и универсальная библиотека, которая долгое время была основой набора инструментов..
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..