WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'python'


Развертывание модели машинного обучения
Существует множество онлайн-курсов по машинному обучению, но очень немногие преодолевают разрыв между анализом и развертыванием. Совершенная модель машинного обучения, которая на 100% точна, бесполезна, если ее нельзя развернуть. Часто при попытке развернуть модель вы сталкиваетесь с проблемой установки зависимостей на компьютер пользователя. После того, как вы пройдете через управление и ИТ-безопасность, могут пройти месяцы, прежде чем вы сможете внедрить модель в производство. Здесь..

Прагматичный Python II
Строительные блоки Python Это вторая часть серии. Чтобы вернуться к части 1, нажмите здесь . Наконец-то пришло время писать код. Вместо того, чтобы записывать их на вашем компьютере, мы можем позволить некоторым веб-сайтам выполнить настройку за нас и сразу перейти к написанию кода. Для написания кода онлайн рекомендую Repl.it или Codechef . В этой части руководства мы будем использовать Repl.it. Откройте Repl.it и создайте Python IDE (это интегрированная среда разработки,..

Функции и их концепции в Python
Программирование Функции и их концепции в Python Компоненты и типы аргументов в функциях В этой статье будут рассмотрены все концепции, связанные с функциями, и вы почувствуете себя комфортно при программировании. Эта тема очень проста для понимания и в то же время трудна из-за меньшего количества практики. Темы для обсуждения: Вступление Аргументы функции и их типы Глобальная и локальная переменная Передача последовательности данных в функцию Анонимная функция -..

Mojo: новый язык программирования для ИИ
Что такое Mojo и чем он может быть лучше Python для приложений AI и ML Было много шума вокруг Mojo как потенциального преемника Python в мире искусственного интеллекта и машинного обучения. Давайте рассмотрим некоторые основные различия между Mojo и Python. Мы также рассмотрим некоторые ключевые функции Mojo и то, как они могут помочь в более быстрой и эффективной разработке. вступление

Основные понятия тензоров
Основные понятия тензоров Глубокое обучение Предисловие Базовая структура данных всех современных систем машинного обучения использует тензоры , что свидетельствует о ее важности для области глубокого обучения. Давайте представим это подробно. Подобно спискам и кортежам, тензоры являются контейнерами данных, но почти все они представляют собой числовые данные. Его можно разделить на тензоры различной структуры в соответствии с разными размерностями . Проиллюстрируем это...

Машинное обучение для начинающих
Популярные библиотеки Python, которые мы используем в проектах машинного обучения: 1. Numpy 2. Pandas 3. Matplotlib 4. Scikit Learn Проект машинного обучения включает в себя нет. из шагов: 1. Импорт данных 2. Очистка данных 3. Определение функций и целей 4. Создание модели 5. Обучение модели 6 .Создавайте прогнозы 7.Оценивайте и улучшайте Мы используем среду под названием Jupyter для написания нашего кода. мы можем использовать другие платформы, такие как vscode или любые..

Создание алгоритмического искусства с помощью Python
Исследуйте свое творчество, создавая что-то красивое Алгоритмически определенные изображения прекрасны. Примеров масса, даже созданных без компьютера. Ключевым моментом является то, что у вас есть четкое формальное определение того, как создается образ. Прочитав эту статью, вы будете знать, как создать изображение выше. Давайте начнем! Рисование линий с подушкой Библиотека изображений Python (PIL) была первой широко используемой библиотекой Python, которая позволяла создавать..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]