Публикации по теме 'data-science'
Вы ошибаетесь насчет науки о данных!
Вы ошибаетесь насчет науки о данных!
Наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая в последние годы становится все более популярной. Однако с ростом его популярности вокруг науки о данных также появилось много мифов и заблуждений. В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных мифов о науке о данных и развеем их.
Миф №1. Найти специалистов по данным сложно Один из самых распространенных мифов о науке о данных заключается в том, что найти..
Станет ли ChatGPT похоронным звоном для Stackoverflow?
Царствование Stackoverflow как ресурса для программистов подходит к концу?
Stackoverflow уже более десяти лет является популярным ресурсом для программистов и разработчиков, предоставляя обширный репозиторий ответов на распространенные вопросы и проблемы программирования. Однако недавнее появление ChatGPT заставило многих задуматься, а не…
Правильный сбор данных для машинного обучения искусственного интеллекта
Практика осознанного сбора данных в успешном искусственном интеллекте
* контент синдикации из Applied AI blog Mind Data
В современном развитии технологий искусственного интеллекта машинное обучение всегда ассоциировалось с ИИ, и во многих случаях машинное обучение считается эквивалентом искусственного интеллекта. Машинное обучение на самом деле является подмножеством искусственного интеллекта, эта дисциплина машинного обучения полагается на данные для выполнения обучения ИИ,..
Новейшие идеи о сверточных нейронных сетях в 2023 году, часть 4 (машинное обучение)
Усиление сверточных нейронных сетей с помощью групповой свертки среднего спектра (arXiv)
Автор: Чжуо Су , Цзехуа Чжан , Тяньпэн Лю , Чжэнь Лю , Шуанхуэй Чжан , Матти Пиетикайнен , Ли Лю .
Аннотация: В этой статье предлагается новый модуль под названием групповая свертка среднего спектра (MSGC) для эффективных глубоких сверточных нейронных сетей (DCNN) с механизмом групповой свертки. Он исследует широкую область среднего спектра между обрезкой каналов и обычной групповой..
Основные вещи, которые вы должны уметь делать с помощью Pandas✨
Концепции Pandas, которые вы должны знать, чтобы пройти собеседование по кодированию и преуспеть в своем путешествии по науке о данных.
Это 3 концепции, которые я считаю наиболее важными, когда речь идет о Pandas.
1. Знайте, как использовать метод «применить»
Этот метод в основном позволяет вам «применять» определенные указанные операции к вашему фрейму данных. Либо это может быть на всем фрейме данных, либо на некоторых выбранных столбцах.
Это удобно, особенно когда вы хотите..
Как работает представление речи, часть 1 (машинное обучение)
VATLM: предварительное обучение визуально-аудио-текста с помощью унифицированного маскированного прогнозирования для обучения представлению речи (arXiv)
Автор: Цюши Чжу , Лун Чжоу , Цзицян Чжан , Шуцзе Лю , Бинсин Цзяо , Цзе Чжан , Лиронг Дай , Дасинь Цзян , Джинью Ли , Фуру Вэй
Аннотация: хотя речь — это простой и эффективный способ общения людей с внешним миром, более реалистичное речевое взаимодействие содержит мультимодальную информацию, например, зрение, текст...
Продажи и маркетинг на основе машинного обучения для всех с оценкой поведения Эйнштейна (часть 1)
В этой серии статей мы покажем вам, как работают конвейеры машинного обучения, которые определяют показатель поведения Эйнштейна, ключевую особенность Pardot Einstein , которая помогает маркетологам понять, когда потенциальные клиенты готовы к покупке. Мы опишем наши подходы к моделированию и поделимся своим путешествием по интерпретируемым моделям, чтобы заслужить доверие наших клиентов, предоставляя практические идеи с нашими прогнозами. Кроме того, мы также опишем, как мы генерируем..
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..