Публикации по теме 'data-science'
5 пакетов R для машинного обучения
Поскольку R — один из самых популярных языков для машинного обучения, существует множество пакетов, которые могут ускорить ваши проекты по науке о данных. Такие ресурсы, как ggplot, dplyr и data.table, уже очень популярны для любой работы со статистикой, но вот несколько отличных пакетов для машинного обучения, которые можно держать в заднем кармане.
млр3
mlr3 — это пакет, ориентированный на большие наборы данных и масштабируемые решения. Он фокусируется на основных вычислительных..
Прогнозирование оттока клиентов в телекоммуникационной компании: подход к классификации машинного обучения.
1. Введение
Отток клиентов — серьезная проблема, с которой сталкиваются компании, особенно в сфере услуг, таких как телекоммуникации. Понимание и анализ уровня оттока клиентов имеет решающее значение, поскольку позволяет понять поведение клиентов, выявить факторы, способствующие оттоку, и реализовать эффективные стратегии удержания. Этот проект направлен на то, чтобы помочь телекоммуникационной компании понять свои данные и прогнозировать отток клиентов. Компания предоставила доступ..
Ускоренный курс машинного обучения:
Знаете вы это или нет, но машинное обучение проникло во все аспекты нашей жизни, и сейчас критический момент для всех, чтобы получить базовые знания о машинном обучении. Эта статья предназначена не только для того, чтобы дать вам макроскопическое представление о том, как применяется машинное обучение, но и для того, чтобы дать вам часто упускаемую из виду микро-перспективу того, как работает машинное обучение.
В чем разница между машинным обучением, глубоким обучением и искусственным..
Обзор машинного обучения
Краткий обзор.
Кто такой специалист по данным?
Специалист по данным — это тот, у кого есть деловая хватка в предметной области, а также знания ML и DL. Это можно визуализировать с помощью диаграммы Венна.
Что такое AI, ML и DL?
ИИ относится к процессу имитации человеческого интеллекта компьютером. Отсюда и название «Искусственный интеллект».
ML — это подмножество ИИ. Машинное обучение связано с компьютерными программами, которые автоматически улучшают свою производительность..
Интеграция моделей машинного обучения с Tableau
Развертывание обученных моделей машинного обучения на Python непосредственно в таблице с помощью библиотеки TabPy
Tableau - очень эффективный инструмент для быстрого создания интерактивных визуализаций данных, который пользуется наибольшим успехом в сообществе специалистов по науке о данных. Все специалисты по обработке данных, которые использовали Tableau, знают, насколько эффективна и проста таблица для визуализации данных.
Большинство специалистов по обработке данных /..
Понимание области применения и ограничений машинного обучения
Машинное обучение — захватывающая область, которая в последние годы привлекла большое внимание. Он стал важнейшим аспектом искусственного интеллекта и имеет множество приложений в различных областях. Однако, несмотря на многочисленные преимущества, машинное обучение также имеет некоторые ограничения. В этой статье мы рассмотрим возможности и ограничения машинного обучения, а также несколько примеров его использования в различных отраслях.
Объем машинного обучения:
Машинное обучение..
Вопрос на собеседовании: «Почему вы выбираете науку о данных в качестве карьеры?»
Во время собеседования на должность специалиста по данным интервьюер может поинтересоваться вашим интересом к этой должности и какие аспекты науки о данных вас волнуют. Один из вопросов, который может возникнуть: «Почему вы стремитесь стать специалистом по данным?» Предоставление убедительного ответа на этот вопрос может эффективно продемонстрировать ваш энтузиазм, опыт и соответствие ценностям компании.
В этой статье мы углубимся в причины, по которым интервьюеры задают этот вопрос, и..
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..