Публикации по теме 'machine-learning'
Тенденции науки о данных формируют современный бизнес
Решения, а также сильное желание нового опыта, роста и размышлений всегда присутствуют в начале нового года. В результате индустрия данных также начала новый год. По прогнозам, к 2025 году люди будут производить 463 эксабайта данных в день. В сегодняшней постоянно расширяющейся технологической среде, когда каждый день создается экспоненциально растущий объем данных, организациям крайне важно ценить данные и их влияние.
Все бизнес-решения, а также цифровая революция основаны на данных и..
Полное руководство для инженера машинного обучения
Полное руководство для инженера машинного обучения
Я получил множество запросов относительно рекомендуемого карьерного пути, чтобы стать инженером машинного обучения или специалистом по данным.
В этой части я стремлюсь дать общее руководство для всех, кто стремится стать инженером машинного обучения.
Отказ от ответственности: важно отметить, что путь к успеху в этой области (или, если на то пошло, в любой другой) может сильно различаться в зависимости от различных факторов, таких..
Генеративный ИИ — обзор:
Что такое генеративный ИИ (CHAT GPT и DALL-E)?
Сейчас этому уделяется много внимания. Это бесплатный чат-бот, который генерирует ответы практически на любой заданный вопрос. Этот бот разработан «Open AI» и назван ботом Chat GPT, где Chat относится к взаимодействию, а GPT — к генеративному предварительно обученному преобразователю. Открытый ИИ выпущен для публичного тестирования в ноябре 2022 года. Более миллиона человек подписались на его использование всего за 5 дней. По данным..
Как мы построили автоматизированную поддержку
Это история о том, как команда данных Kickstarter сотрудничала с командой поддержки сообщества и командой инженеров, чтобы создать инструмент автоматизации поддержки под названием Sassy, и как в ходе этого процесса наша совместная работа на рабочем месте обогатилась.
Истоки сочувствия
Успешные компании склонны глубоко сочувствовать своим пользователям. В Kickstarter мы стараемся привнести сочувствие в каждую часть организации, от разработки ориентированных на человека продуктов до..
Начинающие проекты ML Python
Линейная регрессия . Это базовая модель машинного обучения, которая прогнозирует непрерывное значение. Вы можете использовать библиотеку sklearn для построения модели линейной регрессии в Python. Вот пример:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Training data
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Create the model
model = LinearRegression()
# Fit the model to the data
model.fit(X, y)
# Make predictions
predictions =..
Что лучше? Анаконда или Python Virtualenv
Первоначально опубликовано на https://dataaspirant.com 9 ноября 2020 г.
Создавать модели глубокого обучения или машинного обучения в локальных системах несложно. Все усложняется, когда мы пытаемся воспроизвести ту же настройку проекта в облаке.
Два популярных варианта, которые мы, как сообщество специалистов по данным, имеем для управления средами проекта, — это среда anaconda и python virtualenv .
Какой из них вы пользовались?
В противном случае позвольте мне задать..
Маркировка данных
Разметка данных – важнейший процесс в области машинного обучения, который включает присвоение меток или тегов образцам данных, чтобы алгоритмы могли распознавать шаблоны и делать прогнозы на основе новых данных. Это фундаментальный этап подготовки. данные для использования в моделях машинного обучения. В этом эссе мы обсудим важность маркировки данных, связанные с ней проблемы и некоторые передовые методы обеспечения качества маркированных данных.
Важность маркировки данных
Маркировка..
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..