WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'udacity'


Использование пользовательских данных приложения Starbucks для прогнозирования эффективных предложений
В своем проекте Udacity Data Scientist Capstone я использовал смоделированные данные из приложения вознаграждений Starbucks, чтобы предсказать склонность пользователя принять предложение. Обзор проекта В моем завершающем проекте я стремлюсь ответить на два основных бизнес-вопроса: Каковы основные факторы эффективного предложения в приложении Starbucks? Могут ли предоставленные данные, а именно характеристики предложений и демографические данные пользователей, предсказать,..

Краткий обзор основ машинного обучения Udacity AWS.
ВВЕДЕНИЕ. Машинное обучение — это сложная предметная область, в которой происходят быстрые и захватывающие изменения во всех отраслях. Что такое машинное обучение? Машинное обучение (МО) — это современный метод разработки программного обеспечения и тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам решать проблемы, используя примеры реальных данных. . Это позволяет компьютерам автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования для..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]