Публикации по теме 'tds-features'
Может ли ИИ изменить способ переработки мусора?
Большинство сообщений TDS объединяют теоретический опыт и реальное влияние - будь то краткое руководство или подробное объяснение передовых исследований. На этой неделе вам следует ознакомиться с одним из лучших примеров, которые мы видели в недавней памяти, о проекте, который устраняет разрыв между теорией и применением.
Вы когда-нибудь стояли перед своей мусорной корзиной, не зная, принадлежит ли ей какой-то предмет? Дункан Ван , Арно Гусман-Аннес , Софи Куртеманш-Мартель и Джейк..
Как специалисты по данным должны бороться с неопределенностью?
Заинтересованные стороны бизнеса, политики и неспециалисты обращаются к специалистам по данным за четкими рекомендациями, основанными на данных. На самом деле данные часто беспорядочны, а граница между наукой и искусством может (и действительно) становиться размытой.
На этой неделе мы делимся подборкой отличных постов, которые так или иначе касаются вопроса неопределенности и того, как подходить к нему с ясной головой, непредвзятостью и щедрой дозой любопытства.
Узнайте, как..
Сентябрьское издание: вероятностное программирование
Ежемесячный выпуск
Сентябрьское издание: вероятностное программирование
Моделирование очень сложного мира вокруг нас
Мы - невероятный вид: мы чрезвычайно интересуемся окружающим миром, любим учиться и часто находим новые способы и инструменты для этого. Одним из таких достижений за последние пару десятилетий стали вычисления. Улучшив архитектуру вычислительных механизмов, мы стали лучше моделировать сложную динамику, перечислять большое количество потенциальных результатов и..
Каким должно быть будущее ИИ?
Прошло совсем немного времени с тех пор, как искусственный интеллект начал свое путешествие из области научно-фантастических романов в нашу повседневную жизнь. Возможно, из-за своей новизны переход ИИ к реальным системам и технологиям одновременно вдохновлял и тревожил, напряжение, которое не менее остро ощущается в дебатах о его будущем. Кем должен стать ИИ? Кому он должен служить?
В переменной на этой неделе мы делимся двумя впечатляющими комментариями к этому разговору. Однако, если..
Новые материалы
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..
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..