Публикации по теме 'data-science'
Валидация параметрических краткосрочных стратегий с помощью Python: насколько быстро вы действительно можете двигаться?
Валидация параметрических краткосрочных стратегий с помощью Python: насколько быстро вы действительно можете двигаться?
Введение
В этой статье цель состоит в том, чтобы найти наиболее эффективный метод в Python для расчета ретроспективного тестирования параметрической модели. Инструменты проверки модели, которые являются достаточно надежными, требуют оценки целевых функций в очень большом пространстве параметров и в наборах данных, представляющих данные как минимум за 20 лет. Для..
День 8: Визуализация данных с помощью Matplotlib (часть 1)
Python для науки о данных
Добро пожаловать на восьмой день нашего конкурса Python для науки о данных! Визуализация данных имеет жизненно важное значение для анализа данных, позволяя нам эффективно обмениваться идеями и шаблонами. Сегодня мы рассмотрим Matplotlib, одну из самых популярных библиотек для создания захватывающих визуализаций на Python. Matplotlib позволяет нам создавать различные графики, настраивать внешний вид и визуально передавать сложную информацию. Давайте..
Раскрытие возможностей трансферного обучения: как оно может революционизировать искусственный интеллект
Источник изображения: FreeImages
Меня как энтузиаста ИИ всегда интересовала концепция трансферного обучения. Трансферное обучение — это мощная техника, которая может произвести революцию в области искусственного интеллекта. В этой статье я поделюсь своим мнением о трансферном обучении, его преимуществах, типах, методах, алгоритмах, реальных приложениях, проблемах, ограничениях, будущих разработках и его влиянии на промышленность и бизнес.
Введение в трансферное обучение..
A36: K-ближайших соседей (KNN) — принцип работы с практическим кодом!
Евклидово, Манхэттенское расстояние и расстояние Минковского, Разрыв связей в KNN, Параметрические и непараметрические модели, Преимущества и недостатки
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)
Нажмите здесь, чтобы перейти к предыдущей статье/лекции на тему «A35: K-ближайшие соседи (KNN) — за кулисами! »
💐Нажмите здесь, чтобы ПОДПИСАТЬСЯ на меня, чтобы получать новые..
Обработка естественного языка (NLP): обзор
« В сфере науки о данных появилась одна технология, которая изменила правила игры — обработка естественного языка (НЛП). НЛП — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая направлена на то, чтобы позволить машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Его интеграция с наукой о данных открыла мир возможностей, изменив способы анализа и использования текстовых данных компаниями. В этой статье мы углубимся в определение, необходимость, использование и методы..
Лучшие идеи шумоподавления, часть 1 (машинное обучение + генеративный ИИ)
Замечания по выразительности для шумоподавляющих диффузионных моделей и семплеров (arXiv)
Автор: Франсиско Варгас , Теодора Реу , Анна Керекес .
Аннотация: Модели диффузии шумоподавления представляют собой класс генеративных моделей, которые недавно достигли самых современных результатов во многих областях. К данным добавляется постепенный шум с использованием процесса диффузии, который преобразует распределение данных в гауссовское. Затем образцы из генеративной модели..
Полный путь к глубокому обучению
Как начинающие люди не понимают, как они могут попасть в глубокое обучение, науку о данных. Даже когда я начал изучать глубокое обучение несколько месяцев назад, я понятия не имел, с чего начать. Какой бы блог я ни читал, я вижу, что вам нужна математика, бла-бла-бла.
Я был очень средним по математике, но это было тогда. Но с помощью желания можно добиться всего. Итак, мы начинаем.
1. Примите решение
Все начинается с мышления. Сначала примите во внимание, что вы будете асом в..
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..