Публикации по теме 'data-scientist'
Мое представление для i4G 10 days of code challenge (день 2).
Задача 2: удалить элементы из массива.
Сегодняшняя задача была значительно сложнее, чем вчерашняя. Это круто, потому что какой смысл в вызове, который не является сложным??
Задача была более конкретной, потому что мне нужно было удалить указанный элемент из списка, сохранив при этом все остальное. Я применил простой цикл for и управляющую структуру для этого кода.
Мой общий код имел время выполнения 72 мс и потреблял около 13,9 МБ, что лучше, чем моя предыдущая производительность...
NLP 101: Руководство для начинающих по пониманию обработки естественного языка
Обработка естественного языка или сокращенно НЛП в последнее время привлекла значительное внимание и популярность. Во многом это связано с достижениями алгоритмов НЛП в их способности понимать и генерировать человекоподобный текст. Одним из лучших примеров этого прогресса является выпуск печально известной GPT-3, модели обработки языка, разработанной OpenAI, которая установила новый стандарт возможностей НЛП.
В этом сообщении блога мы углубимся в основы НЛП и рассмотрим концепции,..
Освоение ChatGPT: разблокировка разговоров профессионального уровня
ChatGPT – это мощная языковая модель, разработанная OpenAI, с помощью которой можно вести человеческое общение. Если вы энтузиаст искусственного интеллекта, используя истинный потенциал ChatGPT, вы сможете повысить свою способность общаться, решать проблемы и создавать привлекательный контент. В этой статье мы рассмотрим важные моменты и приемы, которые помогут вам использовать ChatGPT на профессиональном уровне, выводя взаимодействие на новый уровень.
https://chat.openai.com/..
7 навыков Data Scientist, которые помогут вам получить работу в 2022 году
Накопление технических знаний и расширенный набор навыков помогут вам стать успешным специалистом по обработке и анализу данных.
Переход к карьере в области науки о данных может означать постоянную работу в высокооплачиваемой отрасли, если у вас есть необходимые навыки.
С каждым годом растет спрос на таланты в области науки о данных, а вместе с этим возникает потребность в большем количестве специалистов по данным, чтобы пополнить ряды.
Специалисты по данным могут оказать сильное..
Разработка функций
Разработка признаков — неотъемлемая часть построения и реализации моделей машинного обучения. В этой статье мы узнаем о контексте разработки функций в рабочем процессе машинного обучения. Кроме того, вы получите краткий обзор многих инструментов обработки данных, используемых в разработке функций, и того, как они помогают специалистам по данным в диагностике моделей.
Введение
Давайте теперь поговорим о «топливе» разработки признаков, которым являются «функции». Функция — это..
12 методов NumPy для начинающих: полная дорожная карта, чтобы стать специалистом по данным
На прошлой неделе я написал в блоге о Pandas 12 Pandas Methods To Master: A Complete Roadmap To Be A Data Scientist … и получил просто ошеломляющий ответ… никогда не думал, что смогу помочь такому количеству людей.
Итак, вот мой третий блог…
Итак, мы закончили с Python и Pandas, что дальше?
Очевидно, это будет NumPy. Но..
Почему NumPy?
Итак, с чем мы имеем дело в науке о данных?
Данные, верно?
Да, и как мы храним данные?
Множество? Список? Словарь?
Верно. Теперь..
Негауссовские распределения вероятностей
эксцесс
Что такое куртозис?
Эксцесс - 4-й статистический момент. В теории вероятностей и статистике эксцесс (что означает «изогнутый, выгнутый») является мерой «хвостости» распределения вероятностей действительнозначной случайной величины. Как и асимметрия, эксцесс описывает конкретный аспект распределения вероятностей.
Эксцесс измеряет хвостовость или экстремальные значения распределения вероятностей и может предоставить информацию о наличии выбросов или ненормальности.
В..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..