Публикации по теме 'machine-learning'
Обучение SPSS (Статистический пакет для социальных наук) в NOIDA.
Конвергентные решения для обучения, расположенные в Нойде. Мы лучший учебный институт, предлагающий ориентированное на сертификацию обучение SPSS в Нойде . Наши участники будут иметь право пройти все типы интервью в конце наших сессий. Мы формируем команду тренеров и участников SPSS для их будущей помощи и помощи в предмете. Наше обучение будет также направлено на помощь в трудоустройстве. У нас есть отдельные специалисты по кадрам, которые позаботятся обо всех ваших потребностях на..
M2M Economy Team Kryha - Децентрализованная доставка как услуга с использованием IOTA
Полностью распределенное и децентрализованное управление дронами доставки. Именно это и стремится развивать M2M Economy Team Kryha. Используя передовые технологии и используя страсть к созданию крутых вещей, команда разрабатывает технологию, которая позволит дронам-доставщикам роиться и станет основой для децентрализации и полного распределения всех форм контроля. Анархия без анархии!
За последние 24 часа в команде произошел некоторый прорыв. По словам члена команды Дэна Акристинии,..
Глубокое обучение и поверхностные чувства: могут ли роботы когда-либо заменить людей?
Марио Алеми, PhD, директор по данным, Your.MD
Лондон: 10 мая 2016 г.
Представьте себе сцену: собака переходит улицу, пока вы едете домой. Вы резко поворачиваете машину и врезаетесь в дерево. Подушка безопасности взрывается, ремень безопасности удерживает вас на месте, и в итоге остается лишь несколько царапин - пусть и списанный автомобиль. Вы, вероятно, один из многих, кто сразу рискнет попасть в аварию, чтобы не ударить собаку. Тем более, если это был ребенок!
Однако есть..
Применение фильтров Калмана часть 3
1. Прогнозирование краткосрочного потока трафика с использованием фильтрации Калмана (arXiv)
Автор: Хондхакер Аль Момин , Саурав Баруа , Md. Шахрир Джамиль , Омар Фарук Хамим
Аннотация . В ходе исследования изучалось прогнозирование количества потоков трафика в течение короткого промежутка времени с помощью метода фильтрации Калмана (KFT), метода вычислительной фильтрации. Краткосрочное прогнозирование трафика является важным инструментом для работы в системе управления..
Изучение различий: Python для машинного обучения против искусственного интеллекта с Python против…
Python для машинного обучения, искусственный интеллект с Python и глубокое обучение с Python — все это связанные, но разные темы в области науки о данных и искусственного интеллекта.
Python для машинного обучения предполагает использование языка программирования Python для создания моделей машинного обучения, которые могут обучаться и делать прогнозы или классификации на основе данных. Это включает в себя анализ данных, распознавание закономерностей и принятие решений с..
Более 100 комплексных проектов по прикладному машинному обучению и науке о данных на Python и R для начинающих…
Освоение аналитики табличных данных с использованием Python и R
Машинное обучение и наука о данных пользуются большим спросом. Работодатели ищут специалистов, которые могут реализовать алгоритмы машинного обучения в своих проектах по науке о данных, используя инструменты с открытым исходным кодом, доступные в Python и R. Здесь я перечислил несколько полезных сквозных проектов. Читатели также могут свободно скачивать проекты.
Блокноты и проекты End-to-End (R & Python) для гражданских..
Сокращение сотрудников в компании (HR POV)
Сокращение сотрудников в компании (HR POV)
Ученые IBM уже предоставили два набора данных. Это для обучения машинного обучения, а другое — для тестирования после того, как машина научилась. Цель этого набора данных — сократить количество сотрудников на основе нескольких факторов, чтобы сделать компанию более эффективной и результативной.
Существует 35 факторов, которые учитываются при сокращении сотрудников. Конечно, если рассматривать его вручную человеком, это займет довольно..
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..