Публикации по теме 'machine-learning'
Уроки, извлеченные из моей первой работы по науке о данных
Я получил свою первую работу по науке о данных в июне 2021 года, потратив около двух с половиной лет на подготовку к собеседованиям по науке о данных, пройдя МООК (в основном курсы Udacity и Udemy), прочитав несколько книг на эту тему и прислушиваясь к советам людей, которые преуспели в этой области (к счастью, получили лучший совет). Я получил свою первую работу в области обработки данных, как описано в этой истории , в стартапе в области здравоохранения под названием Bright..
Дорожная карта машинного обучения для экзаменов в колледже
MLT (машинное обучение) О! Нет😣. Как я пройду этот предмет? На ютубе недостаточно ресурсов по этой теме. Даже мои профессора в колледже не научили меня достаточно, чтобы я мог пройти🤧.
Не волнуйтесь У меня есть решение 😄. Во время учебы в колледже многие из нас сталкиваются с ужасными условиями по этому предмету. Итак, вот дорожная карта, которой вы должны следовать, чтобы добиться в ней успеха:
БЛОК I:
👉 Типы обучения: контролируемое, неконтролируемое, подкрепление.
👉Основы..
ГЛАВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ В 2019 ГОДУ
За последнее десятилетие в области электроники произошли значительные изменения. Использование цифровой электроники распространено во всех областях. По мере того, как мир движется к миниатюризации, люди работают над наиболее распространенными областями, такими как ИИ и машинное обучение, чтобы улучшить мир в несколько раз. Очень важно выяснить их использование в обычные дни и в нашей повседневной жизни. Использование цифровых технологий растет день ото дня, и здесь мы обсуждаем..
Общие методы науки о данных
Традиционные данные: методы
Термин «данные» может относиться к «необработанным фактам», «обработанным данным» или «информации». Необработанные данные, также называемые «первичными данными», — это данные, которые нельзя сразу проанализировать. Это нетронутые данные, которые вы накопили и сохранили на сервере.
Сбор данных . Сбор необработанных данных называется сбором данных. Данные можно собирать несколькими способами.
Предварительная обработка данных
Это необходимо выполнять..
#Ваш #ИскусственныйИнтеллект #ЦифровоеПутешествие
Важность категориальных данных в процессе принятия решений и как с ними работать в машинном обучении
Деловые люди , независимо от того, являются ли они специалистами по данным или нет, вполне вероятно, что они ежедневно сталкиваются с категориальными данными в рамках своих стратегических и/или оперативных задач.
Мы используем категориальные данные в нескольких областях, от маркетинга до операций и рисков :
в маркетинге мы имеем дело с категориальными данными при проведении..
Можем ли мы предсказать цитируемость препринтов?… И должны ли?
Интересно сравнить препринты с журналами. Давайте посмотрим на все статьи, опубликованные на ArXiv в 2010 году, используя данные API ArXiv OAI-PMH . Затем мы можем сопоставить их с журнальными версиями тех же статей, используя API CrossRef .
Почему мы смотрим на 2010 год? 2010 год может показаться давным-давно. Но вы можете удивиться, узнав, что некоторые статьи, загруженные в ArXiv в 2010 году, все еще публикуются (последняя из них была опубликована в конце декабря 2018 года) .
По..
Введение в компьютерное зрение
Основная идея компьютерного зрения такова: что, если компьютеры могут «видеть» и интерпретировать окружающий их мир, или просто вы можете сказать, что у компьютеров есть глаза, они могут видеть и различать объекты, как это делает человек.
Оглавление
1.Что такое компьютерное зрение?
2.Как работает компьютерное зрение?
3. Различение компьютерного зрения со смежными областями.
4.Где мы можем применить технологию компьютерного зрения?
5. Три проекта Computer Vision для начинающих...
Новые материалы
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..
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..