Публикации по теме 'machine-learning'
Ошибки искусственного интеллекта и машинного обучения в банковской сфере
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали модными словами во всех отраслях, включая банковский сектор. AI и ML меняют методы работы банков, начиная от обслуживания клиентов и заканчивая управлением рисками. Однако, как и любая другая технология, AI и ML не застрахованы от сбоев. В этом блоге мы рассмотрим некоторые банкротства банков в области ИИ и МО и их возможные причины.
Одним из наиболее заметных банкротств банков, связанных с ИИ и ОД, стал..
Создайте и разверните веб-приложение Flask ML
В этой статье мы узнаем о развертывании моделей машинного обучения с помощью Flask. К концу статьи у вас будет обзор того, как создаются модели машинного обучения, как серверы Flask взаимодействуют с нашей моделью машинного обучения и как связать модель с веб-приложением. Вы также изучите пошаговую процедуру локального развертывания модели.
Во-первых, мы создадим простую модель линейной регрессии для прогнозирования количества пользователей Uber в неделю. Затем мы разработаем..
Мой проект Вивино
My Vivino — это онлайн-рынок. У нас есть обширная база данных вин, и у нас 27 миллионов пользователей, в основном в Северной Америке.
Одна из наших ведущих услуг — система рекомендаций по винам. Это начинает быть немного старым. Основанный на правилах. Мы продаем вино на основе посещения/исследования наших клиентов.
что тут можно описать
Сбор/очистка данных Исследование данных Визуализация данных Машинное обучение Машинное обучение
Где найти данные?
В любом месте. Лом..
Серия Enterprise AI: мультиарендность
Это второй пост в блоге Enterprise AI Series. Одним из наименее обсуждаемых и недооцененных аспектов ИИ в корпоративных продуктах является мультиарендность. Это один из самых сложных аспектов создания продуктов корпоративного ИИ.
Мульти аренды
Мультиарендность, как следует из названия, — это способ совместного использования одного приложения несколькими разными арендаторами. Арендаторы — это клиенты/пользователи приложения (как правило, один арендатор — это группа..
Основные статистические концепции, необходимые для начала карьеры в области науки о данных
Основные статистические концепции, необходимые для начала карьеры в области науки о данных
Как специалист по данным, важно иметь прочную основу в статистических концепциях и методах. Эти концепции и методы помогают вам понимать и анализировать данные, делать важные выводы и принимать обоснованные решения.
Эти 9 концепций помогут вам получить представление о том, как именно статистика и математика играют ключевую роль в карьере специалиста по данным.
Вот некоторые из важных и..
Методы выбора функций на основе обертки
Существует множество способов выбора функций из набора предикторов для повышения производительности моделей машинного обучения. Среди этих методов распространена практика использования другой модели машинного обучения в качестве оболочки, обученной на наборе комбинаций предикторов, чтобы определить, какой набор предикторов лучше всего работает в данной модели.
В этой статье мы рассмотрим некоторые популярные алгоритмы машинного обучения, такие как рекурсивное устранение признаков (RFE),..
С чего начать в науке о данных?
С чего начать в науке о данных?
После участия в митапе в конце марта на тему «Наука о данных — что это такое?», многие люди связались со мной, чтобы отправить им некоторые вводные материалы, которые помогут им начать обучение.
Мне потребовалось много времени, чтобы сесть и начать составлять список, потому что источников много, и в чем я глубоко уверен, так это в том, что закончу этим предложением — лучше всего начать с какого-нибудь реалистичного примера, представляющего интерес...
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..