Публикации по теме 'python'
Внедрение и обучение моделей преобразователей классификации текста - простой способ
Узнайте, как реализовать и обучить модели преобразования классификации текста, такие как BERT, DistilBERT и другие, с помощью всего нескольких строк кода
Классификация текстов, несомненно, является наиболее распространенным применением НЛП. И, как и в большинстве приложений НЛП, в последние годы преобладают модели трансформаторов. В этой статье мы обсудим, как реализовать и обучить модели трансформатора классификации текста с помощью всего нескольких строк кода с использованием..
В 5–10 раз более быстрая настройка гиперпараметров с помощью HalvingGridSearch
Как оптимизировать гиперпараметры модели машинного обучения и как ускорить процесс
Что такое настройка гиперпараметров?
Настройка гиперпараметров – это метод точной настройки модели машинного обучения. Гиперпараметры специально не изучаются в процессе обучения, но их можно настроить для оптимизации производительности модели. Вот несколько советов, о которых мне нравится думать, когда дело доходит до настройки гиперпараметров:
Настройка гиперпараметров обычно является..
Создание приложения Python для пакетного создания изображений с водяными знаками
Вот в чем проблема: слишком много раз мне приходится предоставлять личные документы для любых целей (администрация, финансовые учреждения и т. д.), и со временем я устаю от неправомерного использования копий этих документов.
Ну, самое меньшее, что я могу сделать, это добавить водяной знак на эти копии документов. Конечно, есть несколько способов сделать это: вы можете использовать приложения для редактирования фотографий, платные или бесплатные. Для этого также есть онлайн-инструменты..
Мысли о новой функции Microsoft Python в Excel [август 2023 г.]
На прошлой неделе Microsoft анонсировала свою новую функцию Python в Excel , которая позволит пользователям писать код Python в Excel.
Как большой поклонник Python и Excel, вот мои 5 первоначальных мыслей об этой интеграции:
1. Это хорошая идея?
По моему мнению, да.
Как специалист по обработке данных, я использую Excel и Python в своем рабочем процессе по обработке данных уже более десяти лет.
У каждого инструмента есть свои преимущества. Когда я занимаюсь анализом данных, я..
Полиномиальная логистическая регрессия
Полиномиальная логистическая регрессия
говоря о концепции логистической регрессии и реализации логистической функции для реальной простой задачи классификации
Привет народ!
В этой статье речь пойдет об одной из самых полезных регрессионных моделей для задач классификации .
Прежде чем углубляться в понятия, давайте начнем с обычного вопроса!
Представьте, что вы решили пойти на пикник, и первый вопрос, который вы зададите себе, это как погода , потому что, если она будет..
Выявление и обработка выбросов в Python Pandas: пошаговое руководство
Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от остальных данных. Они могут возникать из-за ошибок при сборе или измерении данных или из-за действительно необычных событий или поведения. Обработка выбросов — важная задача анализа данных, поскольку они могут существенно повлиять на статистические показатели и модели машинного обучения.
В этом уроке мы узнаем, как обрабатывать выбросы в Python Pandas. Мы рассмотрим следующие темы:
Выявление выбросов Обработка выбросов..
Используйте возможности Pandas для эффективной обработки, анализа и визуализации данных
Pandas — это важная библиотека анализа данных на Python, которая позволяет эффективно манипулировать данными и анализировать их.
Благодаря своим мощным структурам данных, таким как DataFrames, и быстрым операциям с данными, Pandas предлагает универсальный набор инструментов для очистки, преобразования, агрегирования, анализа и визуализации структурированных данных с помощью всего лишь нескольких строк кода.
Из этого подробного руководства вы узнаете:
Основы структур данных Pandas..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..