Публикации по теме 'data'
Алгоритм поиска в Tiket.com
Часть 1 Автозаполнение
Автор Элизафина Сисванто , специалист по обработке и анализу данных @ Tiket.com
Всякий раз, когда мы хотим путешествовать, первое, что нам нужно, это пункт назначения, куда мы хотим отправиться.
Как OTA, «Destination» также является первой дверью для каждого туристического продукта на Tiket.com. Так, например, чтобы забронировать отель, сначала пользователю нужно будет указать пункт назначения, дату заезда и выезда, а также количество номеров и гостей...
Алгоритмы классификации и кластеризации: как они работают?
Кластеризация и классификация — два распространенных метода машинного обучения для распознавания закономерностей в данных. В первом сезоне нашей серии видеороликов, объясняющих осознанные мысли, мы говорили о том, что они из себя представляют и как определить различия между ними. Смотрите выпуск прямо сейчас:
Кластеризация и классификация — это виды машинного обучения, но они работают совершенно по-разному.
Кластеризация — это тип обучения без учителя , поэтому для работы машины..
Раннее обнаружение мошенничества с кредитными картами
Применение модели машинного обучения для активного тестирования и классификации транзакций как действительных или нет.
Введение
Идея технологии кредитных карт на самом деле восходит к концу 1800-х годов и исходит из утопического романа Эдварда Беллами Оглядываясь назад ( Looking Backward ) ( Взгляд назад ) ( Википедия ). Впрочем, что-то подобное мы начали видеть только в 20 веке, но ничто по сравнению с тем, что мы имеем сейчас.
Дело в том, что кредитные карты произвели революцию..
ИИ для кода: набор данных IBM CodeNet позволяет ИИ решать задачи программирования
Программное обеспечение пожирает мир. Программное обеспечение теперь пронизывает каждую часть нашего существования; Сервисы Google вместе содержат более 2 миллиардов строк кода, а современный автомобиль содержит около 100 миллионов строк кода. Создание, отладка, обслуживание и обновление этих сложных программных систем — монументальная задача.
Быстро развивающаяся дисциплина, известная как AI for Code, призвана помочь разработчикам программного обеспечения повысить свою..
Понимание алгоритма Гровера, часть 1 (квантовые вычисления)
Обобщенная декомпозиция ворот Тоффоли с использованием кввинтов: на пути к реализации алгоритма Гровера с квитами (arXiv)
Автор : Анастасия С. Николаева , Евгений О. Киктенко , Алексей К. Федоров
Аннотация: Кубиты, которые являются квантовыми аналогами классических битов, используются в качестве основных информационных единиц для обработки квантовой информации, тогда как лежащие в их основе физические носители информации, т.е. (искусственные) атомы или ионы, допускают..
Создание столбчатых диаграмм с помощью JavaScript — Отображение лучших игроков с битой на чемпионате мира ICC среди мужчин T20
Имея данные повсюду, мы должны знать, как представить их графически, чтобы лучше (и быстрее) понять, что они нам говорят. Одной из наиболее распространенных техник визуализации данных являются столбчатые диаграммы, и я хочу показать вам, как легко создавать интерактивные диаграммы с помощью JavaScript.
Столбчатая диаграмма – это простой, но эффективный способ отображения данных, когда вам нужно сравнить значения. Из этого руководства вы научитесь создавать его различные вариации —..
Контролируемое обучение
В мире компьютеров программирование и отдача инструкций — обычное дело. Вы когда-нибудь задумывались над тем, могут ли компьютеры извлечь выгоду из этого богатства знаний? Мы все знаем, что память компьютера имеет ограниченный срок службы и рано или поздно заканчивается, поэтому само собой разумеется, что все мы храним все в виде файла или объекта в постоянном хранилище. Утверждение, что компьютеры учатся на ранее полученных данных, широко распространено в области машинного обучения..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..