Публикации по теме 'machine-learning'
Начало работы с машинным обучением
Путь обучения для начинающих.
Машинное обучение — это то, о чем в последнее время все говорят, это одна из самых горячих тем сейчас. Поэтому сегодня я расскажу о том, что именно нужно сделать, чтобы прокачать себя в этом навыке.
Первый шаг к изучению машинного обучения
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного..
Обзор прогнозов AI на 2018 год
«Я не могу изменить свое прошлое или предсказать свое будущее. Но я могу оформить свой подарок ». - Армин Хоуман
Это сезон прогнозов, настолько похожий на прошлогодний , я потратил некоторое время, чтобы прочитать главные прогнозы на год. Нет необходимости упоминать, что прогнозировать непросто, и к ним нужно относиться с большой долей скепсиса, но все же интересно провести воображаемую линию от существующего тренда и посмотреть, куда он ведет.
В этом посте я решил..
Изучите PyTorch за день. Буквально.
От новичка до практика PyTorch в одном видео.
Мое последнее видео на YouTube длится 25 часов 36 минут и 57 секунд (на самом деле чуть больше суток).
И его единственная цель — создать импульс, чтобы помочь вам изучить PyTorch для глубокого обучения.
Видео
Видео Изучай PyTorch за день состоит из 162 небольших видеороликов или первых пяти глав курса От нуля до мастерства PyTorch для глубокого обучения :
00 — PyTorch и основы глубокого обучения 01 — Рабочий процесс..
4 набора данных для вашего следующего проекта по науке о данных
4 лучших набора данных для проекта Data Science на основе классификации
Новичку очень сложно выбрать, над какими проектами работать, а какие были бы простыми для начала и помогли бы увеличить свое резюме? Эта статья поможет вам в этом отношении.
В этой статье я покажу вам 4 набора данных, в которых вы можете использовать алгоритм классификации (обучение с учителем). Я просматриваю наборы данных, которые в основном ориентированы на алгоритмы классификации, чтобы увидеть, где вы..
Повысьте производительность своей визуализации данных
Руководство для специалистов по данным по визуализации данных
Повысьте производительность своей визуализации данных
Использование Altair для быстрого создания потрясающих визуализаций
Большинству из нас нужно послушать музыку, чтобы понять, насколько она прекрасна. Но часто мы представляем статистику так: мы просто показываем ноты, мы не играем музыку. - Ханс Рослинг
Визуализация данных имеет первостепенное значение для понимания красоты аналитики данных. Благодаря..
Полиция пытается предсказать будущее
«Предиктивная работа полиции» использует исторические данные для прогнозирования места совершения преступления, но критики сомневаются в точности
Как можно улучшить работу полиции? Политики, полицейские участки, группы активистов и общественность имеют свои собственные идеи о том, как решить эту проблему. Тем не менее, хотя социальные сети и смартфоны повысили осведомленность о жестокости полиции, совершенно иная технология неуклонно и тайно распространяется в общественной жизни...
Машинное обучение — Что вы знаете изначально
Машинное обучение, безусловно, будущее отрасли. Эпоха универсальных сервисов программирования быстро уходит в прошлое. Технологические достижения буквально вывели индустрию мобильных приложений на совершенно новую эру автоматизации. Благодаря передовому машинному обучению службы разработки мобильных приложений разрабатывают роботов и алгоритмы, которые полностью понимают людей, помогают им в повседневных задачах и даже развлекают их. Таким образом, авторитетная и опытная компания по..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..