Публикации по теме 'machine-learning'
10 практик, которые я оставил позади, чтобы овладеть искусством науки о данных
Привет, коллеги-энтузиасты данных! Меня зовут Гейб А., и сегодня я хочу познакомить вас с моей карьерой в области науки о данных, подчеркнув десять практик, от которых я отказался на пути к тому, чтобы стать экспертом по Python и визуализации данных, которым я являюсь сегодня. За последнее десятилетие мне посчастливилось глубоко погрузиться в мир данных, и я рад поделиться с вами уроками, которые я извлек.
1. Ручной ввод данных
В первые дни своего пути в области науки о данных я..
Как ИИ делает автомобили безопаснее?
Как вы определяете «безопасность»?
Каждый производитель автомобилей тестирует свои автомобили, чтобы убедиться, насколько они безопасны, по закону требуется наличие таких функций безопасности, как подушки безопасности и антиблокировочная система тормозов. Однако эти дорогостоящие механизмы мало что могут сделать для предотвращения несчастных случаев; многие столкновения, вызывающие опасения, связаны с столкновениями с малой скоростью (в большинстве случаев ‹ 40 км /ч).
Вот почему..
От беспорядка к великолепию: руководство по предварительной обработке данных для машинного обучения в Python
Данные — это жизненная сила алгоритмов машинного обучения, но реальные данные часто беспорядочны и требуют тщательной подготовки, прежде чем их можно будет использовать в моделях. Предварительная обработка данных — важнейший первый шаг, который очищает, преобразовывает и подготавливает необработанные данные для задач машинного обучения. В этом подробном руководстве мы рассмотрим основные этапы предварительной обработки данных с использованием библиотек Python, таких как Pandas, NumPy и..
Очистка текста для НЛП с помощью Python
Узнайте, как подготовить текстовые данные для задач НЛП
Что такое предварительная обработка текста?
Предварительная обработка текста состоит из ряда методов, предназначенных для подготовки текста к задачам обработки естественного языка (NLP). Шум в тексте проявляется в нескольких формах, таких как смайлики, знаки препинания, разные регистры и многое другое. Основная цель очистки текста — уменьшить шум в наборе данных, сохраняя при этом как можно больше релевантной информации...
Превращение Raspberry Pi 3B + в сервер распознавания объектов с помощью Intel Movidius NCS2
Мы превращаем raspberry PI 3B + в сервер распознавания объектов, разворачивая архитектуру MobileNet-SSD для полноценного решения на платформе Intel OpenVINO .
В этой части мы собираемся использовать легко скомпилированную нейронную сеть в Intel Neural Compute Stick, чтобы она могла получать изображения в кодировке Base64 и превращать их в предсказания ограничивающей рамки. Кроме того, будет предоставлен пример внешнего интерфейса, который отправляет данные с камеры в PI. Не..
«Повысьте уровень своих знаний в области ИИ: бесплатные сертификаты для изучения ИИ на ведущих платформах»
Повысьте уровень своих знаний в области искусственного интеллекта: бесплатные сертификаты для изучения искусственного интеллекта на ведущих платформах
Вы заинтересованы в изучении ИИ и ищете бесплатные сертификаты для расширения своих знаний? В этом сообщении блога я составил список лучших бесплатных сертификатов, которые помогут вам начать свое путешествие в области ИИ. От отраслевых гигантов, таких как Google и IBM, до известных платформ, таких как Coursera и Kaggle, эти..
Внимание — это все, что вам нужно: революция в нейронных сетях с архитектурой Transformer
Введение . В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошли значительные успехи благодаря прорывам в архитектуре нейронных сетей. Среди них одна статья меняет правила игры: « Внимание — это все, что вам нужно ». Этот документ, опубликованный в 2017 году Васвани и др., представил архитектуру Transformer, которая с тех пор стала краеугольным камнем в НЛП и других областях. В этом сообщении блога мы углубимся в детали этой революционной статьи, изучая, как архитектура..
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..