Публикации по теме 'data'
Обучение с подкреплением — что вознаграждает вас, делает вас сильнее
Обучение с подкреплением относится к обучению методом проб и ошибок , а не к обучению в явном виде, чтобы максимизировать вероятность наилучших действий. Как и любое другое хорошее определение, давайте разберем это слово. «Усилить» означает усилить/дополнить что-либо. Итак, если ученик прилагает много усилий, чтобы улучшить свои оценки, является ли это поощрением? Ну, зависит. Технически RL предполагает получение агентом (нашим героем) количественного вознаграждения в качестве кодировки..
Работа с неравенством Дженсена в информационной геометрии, часть 3 (машинное обучение)
Функция потерь на основе неравенства Дженсена второго порядка и его применение к выводу о вариациях частиц (arXiv)
Автор: Футоши Футами , Томохару Ивата , Наонори Уэда , Иссей Сато , Масаси Сугияма .
Аннотация: усреднение байесовской модели, полученное как математическое ожидание функции правдоподобия по апостериорному распределению, широко используется для прогнозирования, оценки неопределенности и выбора модели. Были разработаны различные подходы для эффективного сбора..
Разработка лучшей в своем классе платформы данных для вашего бизнеса: 7 руководящих принципов
Итак, вы создаете современную платформу данных для своего бизнеса и хотите сделать все правильно.
Вы будете думать о том, к какому поставщику технологий обратиться или действительно стоит ли строить или покупать, какой набор данных и аналитических возможностей вам потребуется, варианты использования в бизнесе, которые вы включите, и сколько все это будет стоить.
Это действительно важные соображения, но, если вы нас простите, в этой статье мы их проигнорируем. Большинство материалов по..
Мои мысли о получении работы по науке о данных
Как вы можете получить работу по науке о данных — ключевые моменты, о которых следует помнить.
Краткое представление обо мне
Привет, ребята, меня зовут Матвей, мне 25 лет. Я окончил Варшавскую школу экономики по специальности «Количественные методы в экономике и информационных системах». В настоящее время я почти закончила магистратуру в том же университете по специальности аналитика данных.
У меня 1,5 года опыта работы специалистом по данным (Python ❤), 8 месяцев опыта работы..
Airbytes CDK, платформы запросов и обнаружения данных; ThDPTh # 20
Далее Airbyte предлагает CDK, Querybook имеет открытый исходный код, и как выбрать платформу для обнаружения данных.
В ближайшем будущем данные станут основой каждой части нашего существования . Я собираю точки данных , чтобы помочь понять и сформировать это будущее.
Если вы хотите поддержать это, поделитесь этим в Twitter, LinkedIn или Facebook.
(1) 🎁 Airbytes CDK
Я думаю, что за интеграцией данных с открытым исходным кодом будущее интеграции данных. Оба нынешних..
Последние изменения в идеях о познании, часть 1 (нейронаука)
Резонансная модель спонтанной корковой активности ( arXiv )
Автор: Яньцзян Ван , Цзичао Ма , Цзебин Луо , Сюэ Чен , Юэ Юань
Аннотация: мы предлагаем резонансную модель спонтанной корковой активности, которая способна точно предсказать функциональную связность (ФК) покоящегося мозга, учитывая, что сила структурной связи и знак (возбуждающий или тормозящий) каждой связи известны. Полученный FC хорошо согласуется с эмпирическим FC, измеренным с помощью функциональной..
От ML MVP до корпоративного масштабирования данных
Итак, вы создаете это решение с интенсивным использованием данных для своего проекта по машинному обучению / аналитике данных / корпоративной трансформации или тестирования продукта... Независимо от того, где вы находитесь, если вы работаете в области проектирования данных, это, откровенно говоря, важное чтение.
Организации часто хотят прыгнуть в это пространство, не рассматривая сначала основы. Это гораздо больше, чем просто подготовка данных. Организация, которая несерьезно относится к..
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..