Публикации по теме 'python'
Начать работу с OpenAI невероятно просто
Создайте что-нибудь менее чем за 60 минут
GPT-3 и DALL-E 2, вероятно, уже некоторое время наводняют вашу ленту новостей. Если вы похожи на меня, у вас может быть некоторый опыт работы с веб-приложениями и машинным обучением, но вы понятия не имеете, с чего начать, когда дело доходит до использования генеративного ИИ или больших языковых моделей (LLM).
Короткая история
Ознакомьтесь с Руководством по быстрому запуску OpenAI и их репозиторием на github . Измените подсказки и..
Простые тесты стационарности временных рядов
В этом первом посте мы собираемся найти способы проверки возврата к среднему во временных рядах с использованием языка программирования Python, который даст нам базовый набор инструментов для работы с коинтеграцией в будущих публикациях.
Проверка возврата к среднему
Математически непрерывный временной ряд с обращением к среднему может быть представлен стохастическим дифференциальным уравнением Орнштейна-Уленбека в следующей форме:
Где θ - скорость возврата к среднему..
СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ с использованием алгоритма машинного обучения
Сегментация клиентов — это маркетинговая стратегия, которая группирует целевой рынок на основе одних и тех же характеристик, которыми нужно эффективно и точно управлять для достижения поставленных бизнес-целей. Целью этой сегментации является выявление ценных клиентов или посетителей и понимание потребностей каждой группы клиентов для улучшения отношений.
Правильная группировка клиентов облегчит продвижение продукции на рынок эффективно и результативно, как с точки зрения затрат, так и..
H2O.ai запускает Python Framework для разработки приложений с искусственным интеллектом
Лидер с открытым исходным кодом в области искусственного интеллекта и машинного обучения H2O.ai запускает Python Framework для разработки приложений искусственного интеллекта
H2O.ai запускает Python Framework для разработки приложений с искусственным интеллектом
Как мы все знаем, разработка приложений машинного обучения и искусственного интеллекта в режиме реального времени сейчас очень популярна. Большинство людей проявили интерес к изучению языка программирования Python и..
Распространенные ошибки программирования: еще кое-что ...
Это история о том, как простой побочный проект может легко развиваться, как принимать иррациональные решения и как получать от этого удовольствие!
Идея
У меня уже много лет есть Raspberry Pi с экраном 5, и он просто пылится у меня на полке. Но на прошлых выходных у меня возникла отличная идея, как это использовать. Гипотеза была такой:
В компании, с которой я работаю, мы запускаем платформу с десятком микросервисов. Эти программы отвечают за всю обработку. Для меня было бы..
Как построить простой скелет торгового бота на Python
Как создать простой скелет торгового бота на Python
Сначала я буду ссылаться на свой репозиторий GitHub для этого кода: https://github.com/third-eye-cyborg/TradeBot
Если у вас нет, я бы порекомендовал прочитать мои предыдущие статьи, поскольку Python является предварительным условием для этого обзора.
Краткая история языка программирования Python язык программирования Python - это язык программирования общего назначения, который занял свое место в..
Как использовать библиотеку Pandas в Python.
Pandas — популярная библиотека Python для обработки и анализа данных. Он построен на основе библиотеки NumPy и предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для работы с числовыми, табличными данными и данными временных рядов.
Вот несколько примеров использования библиотеки Pandas в Python:
Импортируйте библиотеку Pandas:
import pandas as pd
Прочитайте файл CSV в Pandas DataFrame:
df = pd.read_csv("data.csv")
Просмотрите первые..
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..