WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Появление исходного ИИ: понимание будущего искусственного интеллекта
Введение Посевной ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может стать прорывом в мире ИИ. Он основан на идее, что ИИ должен не только учиться на данных, но и создавать собственные знания. Seed AI использует концепцию самовоспроизводящегося обучения…

Алгоритм KNN с нуля в машинном обучении
Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) — это простой, легко реализуемый алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для решения задач как классификации, так и регрессии. Реализация псевдокода с нуля Преимущества Алгоритм прост и легко реализуем. Нет необходимости строить модель, настраивать несколько параметров или делать дополнительные предположения. Алгоритм универсальный. Его можно использовать для классификации, регрессии и поиска (как мы увидим в..

Как машинное обучение меняет ландшафт аналитики данных
Машинное обучение — это мощная технология, которая меняет ландшафт аналитики данных. Алгоритмы машинного обучения могут быстро и точно анализировать большие наборы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые могут быть незаметны аналитикам-людям. Это имеет серьезные последствия для предприятий, поскольку машинное обучение может помочь им принимать более обоснованные решения и получить конкурентное преимущество. Вот некоторые из ключевых способов, которыми машинное обучение..

Распознавание чисел в реальном времени (MNIST) на iPhone с CoreML от А до Я
Узнайте, как построить и обучить сеть глубокого обучения распознаванию чисел (MNIST), как преобразовать ее в формат CoreML, чтобы затем развернуть на вашем iPhoneX и заставить распознавать числа в реальном времени! Этот пост изначально был размещен в блоге Liip здесь и перепечатан с разрешения автора. Мы также рекомендуем прочитать другие сообщения Томаса Эберманна о анализе настроений с помощью Keras и Стеке Data Science ! - Томас Эберманн (на Medium под именем plotti )..

fast.ai: САМЫЕ ЛУЧШИЕ вещи в жизни всегда БЕСПЛАТНЫ
«Уютный тет-а-тет с другом и воспоминания о нем, хороший сон в удобной постели после напряженного рабочего дня, качественное времяпровождение с семьей, волонтерство для дела, в которое вы действительно верите, и вы всегда хотел помочь, смотреть в глаза этому человеку и дать ему почувствовать, насколько он особенный для тебя… »- вот лишь некоторые из лучших вещей в нашей жизни. Существует огромное количество таких обстоятельств, которые действительно помогают нам раскрыть все самое..

Вы принимаете данные или принимаете решения?
сборщики билетов данных — это группы данных, которые реагируют на пожелания организации, а лица, принимающие решения по данным, — это группы данных, которые активно ведут организацию к ее потребностям. Первый рассматривается как центр затрат, а второй — как генератор стоимости. Вот некоторые аргументы в пользу этого различия: Сборщики данных могут сосредоточить свое время и ресурсы на том, у кого больше шума или какие домены требуют больше всего, а не на доходах, клиентах и..

Оценка статистической значимости в линейной регрессии
Раскрытие информации из P-ценностей Введение В нашей предыдущей статье в блоге мы использовали линейную регрессию, чтобы предсказать стандартное отклонение следующего дня для акций SPY. Основываясь на этом, этот пост углубляется в оценку статистической значимости переменных-предикторов, используемых в модели. Понимая статистическую значимость, мы получаем ценную информацию о факторах, которые заметно влияют на прогноз целевой переменной. Наше обсуждение будет включать концепцию..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]