Публикации по теме 'open-data'
25 отличных открытых наборов данных для машинного обучения
Ваша программа машинного обучения хороша ровно настолько, насколько хороши ваши тренировочные наборы. Наборы данных являются неотъемлемой частью качества вашего машинного обучения, но вы не всегда можете иметь доступ к данным за закрытыми стенами или бюджет на покупку (или аренду) ключа.
Не отчаивайтесь. Существует множество наборов данных, по которым вы можете бесплатно тренировать машинное обучение. Вот 25 лучших вариантов для наборов данных машинного обучения с открытым исходным..
Системы машинного обучения Pt. 1: Обзор и проблемы
В 2015 году исследовательская работа по машинному обучению наделала много шума, обсуждая скрытый технический долг в системах машинного обучения . В этой статье Скалли и др. др. подчеркнул, что код для построения модели машинного обучения — это очень маленькая часть всего проекта. С тех пор это понятие было подтверждено во всей отрасли, поскольку специалисты по данным и инженеры по машинному обучению пытались производить модели в ноутбуках Jupyter с небольшим успехом .
Рис. 1...
Сделать Kaggle домом открытых данных
Опубликуйте свои данные на Kaggle, чтобы поделиться ими с более чем 600 000 специалистов по данным
Kaggle наиболее известен проведением соревнований по машинному обучению. Эти соревнования помогли классифицировать китов в океанах и галактиках в небе; они помогли диагностировать диабетическую ретинопатию и спрогнозировать количество кликов по рекламе.
Сегодня мы выходим за рамки соревнований по машинному обучению и открываем Kaggle Datasets для всех. Теперь вы можете..
Уникальные проблемы, с которыми сталкиваются стартапы при найме специалистов по данным
Несмотря на глобальные потрясения и новые нормальные условия труда повсюду, интерес к стартапам по-прежнему высок. Поток сделок может происходить медленнее, но, по крайней мере, в США финансирование не иссякает. Возможно, это будет медленнее, чем в предыдущие годы , но капитал по-прежнему течет . Это хорошая новость для стартапов и еще лучшая новость для специалистов по данным. По мере того, как эти компании ориентируются в пост-COVID-ландшафте, необходимость ориентироваться на..
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..