Публикации по теме 'machine-learning'
Руководство для начинающих по анализу данных и машинному обучению с помощью python - набор данных о зарплате взрослых
Вводное руководство по машинному обучению с использованием Python
Привет! Если вам интересно, что, черт возьми, такое Машинное обучение (ML), как Анализ данных связан с ML и почему мы слышим о Python каждый раз, когда вы сталкивались с ML / Data Analysis? не беспокойтесь больше, вы собираетесь найти ответы сейчас.
После прочтения этой статьи вы получите некоторое базовое представление о том, что такое машинное обучение, почему Python так популярен для выполнения анализа..
Освоение машинного обучения с помощью Python: подробное руководство
Введение
Машинное обучение стало революционной технологией, способной произвести революцию в различных отраслях. Поскольку спрос на квалифицированных специалистов по машинному обучению продолжает расти, становится необходимым вооружиться нужными инструментами и знаниями. В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как Python в сочетании с его обширными библиотеками и платформами может помочь вам стать мастером в области машинного обучения. Это руководство послужит вашей дорожной картой..
Легкое развертывание модели машинного обучения
Модель машинного обучения может быть огромной по размеру, и добавление модели tflite в приложение для Android или iOS при ее упаковке в файл apk в ipa увеличит размер приложения, однако с увеличением размера приложения может потребоваться установка. вниз, поэтому одним из способов уменьшить размер приложения может быть развертывание модели и ее загрузка на лету в зависимости от требований.
Пользовательская модель машинного обучения Firebase Машинное обучение Firebase - это одна из..
Оценка прогнозирования спроса
Авторы Вячеслав Базалий , Слободан Милованович , Антти Нисканен , Даниэль Сак и Ян Бейтнер
Для любого бизнеса прогнозирование спроса является важнейшим компонентом сквозного (E2E) процесса планирования. Он позволяет принимать оптимальные решения в условиях неопределенности, способствует эффективному управлению цепочками поставок и действует как индикатор актуальных рыночных тенденций в режиме реального времени. Независимо от того, используется ли прогнозирование спроса для..
«Что мы все будем делать, когда нам нечего делать?»🤷🏻♀️
В недавнем интервью с Сэмом Альтманом на Bloomberg Technology Summit обсуждалась тема замечательного роста OpenAI и потенциального будущего ИИ.
Ведущая, Эмили Чанг, задала несколько наводящих вопросов, в том числе тот, который мы рассмотрим сегодня: « Что мы все будем делать, когда нам нечего делать? ».
Вы беспокоитесь?
Этот вопрос может вызвать озабоченность или неуверенность. В предыдущем посте при введении понятия RLHF (Reinforcement Learning from…
Python: раскрывая силу простоты и универсальности
Введение
В обширной области языков программирования Python продолжает сиять как звезда, которая продолжает сиять в мире технологий и инноваций. Python широко известен своей простотой и удобочитаемостью, что делает его отличным языком как для начинающих, так и для опытных разработчиков. Благодаря простому в использовании синтаксису, напоминающему естественный язык, популярность Python с годами резко возросла, потому что его легко изучить и понять.
В этом блоге мы рассмотрим чудеса..
Видео: Оцифровка запаха с помощью биотехнологии
Спасибо за просмотр! Вот ссылки:
Конику разработал устройство, которое имитирует способность собак, вынюхивающих бомбы, обнаруживать опасные химические вещества и взрывчатые вещества. Команда генетически модифицировала клетки мозга, чтобы у них были обонятельные рецепторы собак. Эти ячейки помещаются в чип, где они контактируют с частицами воздуха. Затем электрические сигналы, генерируемые клетками, регистрируются чипом, который определяет наличие того или иного запаха...
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..