Публикации по теме 'data'
Стоит ли получать степень магистра в области науки о данных?
1. Карьерные цели. Если вы увлечены работой в области науки о данных, степень магистра может дать вам передовые навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстро развивающейся области.
2. Повышение квалификации. Магистерская программа может помочь вам глубже понять анализ данных, машинное обучение, статистику и программирование, которые являются важными навыками для специалистов по науке о данных.
3. Сетевые возможности. Посещение магистерской программы может дать вам..
Что такое данные в современном мире?
Что такое данные в современном мире?
В этом 2022 вы можете подумать, что же в нем такого интересного, но, черт возьми, это так. У всех технологических компаний есть что-то действительно большое/огромное для нас. Краткий обзор этого блога . Поскольку мы живем в 21 веке, мы любим технологические вещи, будь то гаджеты или онлайн-школа.
Для обзора в этом блоге рассказывается о том, что такое данные , технологический прогресс за последние годы и угрозы , связанные с ним.
В..
Введение в машинное обучение с сохранением конфиденциальности
Защита конфиденциальности отдельных лиц при одновременном получении информации из данных
Растущее распространение алгоритмов машинного обучения в обществе привело к необходимости в методах машинного обучения, сохраняющих конфиденциальность. Алгоритмы машинного обучения требуют больших объемов данных для обучения и повышения их производительности, но эти данные часто могут включать конфиденциальную личную информацию, такую как финансовые отчеты, медицинские записи и данные о..
Как создать высокопроизводительный продукт данных?
Так почему…? Потому что правильный информационный продукт может увеличить доход вашей компании, дать вам конкурентное преимущество, и его будущее очень прибыльно! Я знаю, это звучит немного очевидно.
Создание высокопроизводительных информационных продуктов может принести вашей компании значительные преимущества, включая увеличение доходов и конкурентное преимущество. В современной среде, управляемой данными, данные и аналитика необходимы для успеха компании. Специалисты по работе с..
Машинное обучение: основы выбора модели
Давайте будем ясны. Я специалист по данным с ~ 2 месяцами опыта работы с python, библиотеками python, статистикой, алгеброй, блокнотом jupyter и другими инструментами программирования. Влюбиться в путешествие становления.
Чего ожидать от этого блога?
В настоящее время я изучаю, как построить прогностическую модель и проверить ее. В этом блоге я расскажу об основных этапах процесса машинного обучения.
Содержание:
Этапы науки о данных и мое знакомство с концепцией..
Что такое данные в 21 веке?
Г-н Зеро всегда был очарован современным миром и технологиями. Он был потрясен тем фактом, что в 2017 году данные превзошли глобальную стоимость нефти , но он не был уверен, какие именно данные (в его основная сущность). Как можно определить данные? (Он задавался вопросом), то, что вы не можете потрогать или почувствовать, сейчас является самой ценной вещью в мире.
Что ж, мистер Зеро — младший аналитик данных, и он работает в этом бизнесе уже несколько месяцев. Возвращаясь домой,..
Получите всю информацию о любой стране с помощью Python
Привет мир!
В этой статье в блоге мы узнаем, как получать данные из любой страны. Мы увидим реализацию на Python.
Проверьте репозиторий для Ultimate Resource на python . Бросьте звездочку, если сочтете это полезным! Есть что добавить? Открыть пиар же!
Вы можете обратиться к моему видеоуроку на YouTube, чтобы увидеть рабочее руководство для лучшего понимания и пошаговое руководство к тому же.
О чем будет рассказано в этом блоге
1. Countryinfo Introduction
2. Fetching..
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..