Публикации по теме 'metadata'
Чтение и редактирование метаданных изображения с помощью Python
Использование библиотеки exif Python для извлечения и изменения метаданных файлов цифровых изображений.
На каждой фотографии есть нечто большее, чем кажется на первый взгляд. Изображения, сделанные цифровыми камерами и смартфонами, содержат обширную информацию (известную как метаданные ) за пределами видимых пикселей.
Эти метаданные могут быть полезны во многих бизнес-кейсах. Например, системы обнаружения мошенничества для страховых претензий анализируют метаданные..
ML — это не только ML
Все, что связано с машинным обучением, значительно увеличилось — новые алгоритмы, новые фреймворки, новые инструменты, новые роли и должности. Это более чем оправданный всплеск для дисциплины, направленной на решение серьезных проблем для многих компаний и секторов.
Прежде чем создавать и развертывать модели машинного обучения в рабочей среде, организация должна иметь стабильную платформу данных и отработанные процессы. Мы хотим, чтобы наши специалисты по данным работали быстро, быстро..
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..