Публикации по теме 'python-programming'
Как создать алгоритм нечеткого поиска на Python
Вся нечеткость Python
Несколько месяцев назад мой коллега по PeriShip YiQing Lan обратился ко мне с проблемой определения правильного клиента из плохо отформатированных данных о доставке. В то время он уже запускал код в продакшене. Они были реализованы в обычных операторах if-else. YiQing интересовался, могу ли я придумать лучший способ улучшить коэффициент соответствия.
Первое, что я сделал с нашим аналитиком и YiQing, - это создал набор правил, управляющих процессом..
Использование возможностей преобразователей BERT для расширенного анализа текста
Антон Гордон — архитектор ИИ
Введение
Во вселенной обработки естественного языка (NLP) главенствует BERT (представление двунаправленного кодировщика от трансформеров). Его инновационная архитектура и превосходные возможности распознавания текста изменили способ обработки языковых данных. В этой статье вы узнаете, как создать приложение для анализа настроений с помощью BERT, а также пошагово развернете приложение на AWS с помощью Docker.
Прежде чем погрузиться в техническую часть,..
Пошаговое руководство по проекту машинного обучения «Уравнение-код» на Python - Часть 1, разделение на линейные элементы…
Подробное объяснение математического уравнения для создания практических математических основ для вашего пути к машинному обучению или глубокому обучению.
Большой разрыв между инженером и инженером по машинному обучению - это способность преобразовывать математические уравнения в реальный код. Иногда нам действительно нужно реализовать некоторые базовые концепции с нуля, чтобы лучше понять магию за кулисами, а не просто импортировать библиотеку без дальнейшего понимания.
Поэтому я..
Еженедельный выпуск Python, выпуск 85
Добро пожаловать в 85-й выпуск Python Weekly, еженедельного информационного бюллетеня о языке программирования Python.
Посетите Купить кофе , чтобы найти способы поддержать Python Weekly, или станьте участником Medium, используя ссылку ниже:
Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — на этой неделе в I/O Как участник Medium, часть вашего членского взноса идет авторам, которых вы читаете, и вы получаете полный доступ к каждой истории…..
Введение в функциональное программирование на Python
Функциональное программирование (часто сокращенно FP) - это процесс создания программного обеспечения путем составления чистых функций, избегая общего состояния, изменяемых данных и побочных эффектов. Мы обсудим некоторые из этих концепций и их преимущества.
Чистота
Чистота означает, что функция не имеет побочных эффектов. Единственное влияние, которое чистые функции могут оказать на внешний мир, - это их выходное значение, а внешний мир влияет на них только через их параметры...
Освоение Python: руководство для начинающих по тестированию классов
Тестирование классов в Python
В этой статье мы рассмотрим область тестирования классов в Python. Тестирование классов имеет решающее значение для проверки поведения и функциональности вашего кода.
Написав тесты, вы сможете выявить ошибки на ранней стадии, улучшить качество кода и создать надежное программное обеспечение.
Итак, давайте погрузимся и изучим секреты эффективного тестирования класса!
Assert Methods: ваши верные помощники в тестировании
Методы Assert — мощные..
Алгоритмы регрессии
Алгоритмы регрессии — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для прогнозирования числовых значений на основе входных данных. Алгоритмы регрессии пытаются найти взаимосвязь между входными и выходными переменными, подгоняя математическую модель к данным. Цель регрессии — найти математическую взаимосвязь между входными признаками и целевой переменной, которую можно использовать для точного прогнозирования новых, невидимых данных.
Существует множество различных типов..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..