Публикации по теме 'machine-learning'
Введение в Млфлов
MLflow — отличный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет отслеживать прогоны модели, включая параметры модели, метрики, результаты, используемые данные и ваш код. MLflow также имеет много других возможностей, таких как развертывание моделей, упаковка вашего кода для воспроизводимости и хранение ваших моделей. В этом введении мы сосредоточимся на отслеживании выполнения нашей модели с помощью MLflow.
Отслеживание прогонов модели может быть очень полезным, чтобы увидеть..
Линейная регрессия и исследовательский анализ данных в базе данных счастья 2019 г.
В этой истории исследовательский и регрессионный анализ будут проводиться в базе данных счастья от Kaggle. Мы будем использовать показатель счастья в качестве нашей зависимой переменной, а все остальные переменные в наборе данных — в качестве независимых переменных. Ссылка указана, как показано ниже.
Сначала мы будем читать в базе данных в кадр даты
# Чтение данных happy = read.csv("happiness.csv")
Структура данных состоит из числовых переменных, 156 строк и 7 признаков.
Первые..
Полная терапия XGBoost с Python
Откройте для себя XGBoost и получите глубокое понимание этого удивительного алгоритма, а также практическую реализацию.
С увеличением усилий по созданию сложных и продвинутых моделей прикладного машинного обучения требование в первую очередь уменьшить предвзятость, а также дисперсию в обучении с учителем приобретает все большее значение, особенно когда речь идет о решении проблем, связанных с данными, включающих неизмеримое количество данных.
В отличие от многих моделей машинного..
Анализ приложений Google Play Store в R
Как разработчики приложений могут сделать свои продукты более популярными в Google Play Store?
Имея более двух миллионов доступных приложений, разработка приложений, которые выделяются среди конкурентов, представляет собой огромную проблему для разработчиков приложений. Поэтому разработчикам необходимо выделиться на этом перенасыщенном рынке. Разработчикам приложений необходимо будет определить важные факторы, влияющие на решения клиентов, чтобы достичь цели: увеличить количество..
Привет, мир, мы Пронти!
Добро пожаловать в официальный блог технической команды Pronti , вашего умного помощника по гардеробу. Мы страстные, открытые и дружелюбные предприимчивые люди, стремящиеся произвести революцию в нашей одежде.
В Pronti используются инновационные рекомендательные системы, которые предлагают, что надеть и что купить, в зависимости от всего, от вашего существующего туалета до погоды на улице. Наш текущий стек технологий включает приложение для iOS и Android, серверную часть Python и..
Обнаружение аномалий в потоковых данных в режиме реального времени: раскрытие тонкостей
Экспоненциальное расширение данных в эпоху цифровых технологий создало новые трудности для обнаружения аномальных паттернов в реальном времени. Традиционные методы обнаружения аномалий часто терпят неудачу при поступлении потоковых данных, поскольку информация течет непрерывно и быстро. Но для решения этой сложной задачи были разработаны новые методы и инструменты. В этой статье блога будет рассмотрена увлекательная область обнаружения аномалий в потоковых данных, а также ее важность,..
Формирование инженеров встраиваемых систем завтрашнего дня: адаптация к постоянно меняющимся…
В первые дни моей карьеры инженеры встраиваемых систем были тихими героями, вооруженными логическими анализаторами и паяльниками, способными создавать сердце устройств, от простых цифровых часов до сложных систем управления космическими кораблями. Они овладели искусством выжимания производительности из минимальных ресурсов, их гениальность проявляется в каждой технологии, тихо жужжащей, невидимой, но незаменимой. Тем не менее, фокус инженерии претерпел сдвиг парадигмы. Сегодня инженеры..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..