WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'data-science'


Сводные таблицы в Pandas и обработка мультииндексных данных с практическими примерами в Python
Узнайте, как повернуть Pandas DataFrame и получить ценную информацию Сводная таблица — это инструмент манипулирования данными, который перестраивает таблицу и иногда объединяет значения для упрощения анализа. В этой статье мы рассмотрим функцию Pandas pivot_table и то, как использовать различные параметры, которые она предлагает. Мы рассмотрим реальный набор данных от Kaggle, чтобы проиллюстрировать, когда и как использовать функцию pivot_table. Преимущества сводной таблицы Вы..

Использование банаховых решеток в машинном обучении, часть 7.
Свободные комплексные банаховы решетки (arXiv) Автор : Давид де Эвиа , Педро Традасете Аннотация: Конструкция свободной банаховой решетки, порожденной вещественным банаховым пространством, распространена на комплексный случай. Показано, что для любого комплексного банахова пространства E существует комплексная банахова решетка FBLC[E], содержащая линейную изометрическую копию E и удовлетворяющая следующему универсальному свойству: для любой комплексной банаховой решетки XC каждый..

Млопс за 10 минут
Как MLOps помогает на всех этапах проекта машинного обучения Распространено заблуждение, что MLOps — это исключительно инструменты, которые мы используем для развертывания моделей и подготовки инфраструктуры для этого. Отчасти так и есть, но это не вся история — есть гораздо больше. В этом посте я разобью проект машинного обучения на несколько этапов и объясню, как MLOps помогает на каждом из них. MLOps — это новая тема, и нет единого мнения о том, что это такое, а что нет. В этом..

Что мы должны сделать лучше всего для резюме инженера по машинному обучению
Что нужно включить в профиль машинного обучения Машинное обучение — одна из самых популярных тем, и все хотят ее изучить. Чтобы начать работу в области машинного обучения, можно пройти онлайн-курс базового машинного обучения, после чего вы сможете создавать простые модели машинного обучения. Вам необходимо ознакомиться со всеми важными алгоритмами и концепциями. Руководство по тому, как стать инженером по машинному обучению: Статистика и математика Язык программирования..

Погружение в глубины: путешествие в неизведанные миры глубокого обучения
В динамичной сфере искусственного интеллекта появилась революционная технология, которая формирует будущее, как никогда раньше, — глубокое обучение. Этот необычный подход к машинному обучению открыл новые горизонты, произвел революцию в том, как компьютеры обрабатывают информацию, и открыл двери для замечательных достижений в различных областях. Эта всеобъемлющая статья представляет собой увлекательное исследование глубокого обучения, раскрывающее его основные механизмы, реальные применения..

85% проектов по науке о данных терпят неудачу. Как этого избежать?
Наука о данных сейчас в моде, но знаете ли вы, что колоссальные 85% проектов по науке о данных не приносят ожидаемых результатов? Это верно. Несмотря на ажиотаж вокруг науки о данных, реальность такова, что многие компании изо всех сил пытаются превратить данные в ценную информацию. Так почему же так много проектов по науке о данных терпят неудачу? Вот некоторые из наиболее распространенных причин: Неясные бизнес-цели. Без четких бизнес-целей сложно разработать модель обработки..

Типы регуляризации и когда их использовать.
В этой статье будут объяснены 3 типа регуляризации, а также где и как их использовать с помощью Scikit-Learn. Зачем нужна регуляризация? Для начала нам нужно понять, зачем нужна регуляризация. Регуляризация в основном используется для того, чтобы модель не переборщила с данными. Полиномиальные модели являются наиболее распространенными, в которых может быть полезна регуляризация, поскольку она может иметь функции более высокой степени, которые могут привести к переобучению модели,..

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]