Публикации по теме 'data-science'
Краткий обзор : технический август 2022 г.
Соедините точки…
С возвращением. Этот пост представляет собой краткий обзор того, что я рассказал в августе 2022 года, и чего ожидать дальше.
Поскольку мне дали звание Лучший писатель в области ИИ ; В этом месяце у меня также было более 205 000 читателей с момента создания Codersmojo , и число его растет с каждым днем! Я надеюсь, что смогу сохранить его, когда мы будем двигаться вперед.
Не пропускайте проверку данных перед моделью машинного обучения! Попробуйте «Большие надежды», библиотеку Python.
Качество данных так важно в проектах по науке о данных!
Great Expectations, библиотека проверки данных для Python Мусор на входе, мусор на выходе, но иногда золото может быть ошибочно выброшено в мусор. Когда ученые данных делают… cognitiveclass.ai
Ой! Модель не удалась.
Оооо! Что-то не так с моим набором данных.
Это повседневная рутина, которая происходит с большинством специалистов по данным.
Обработка данных и качество..
Статистические функции панд
Хорошо разбирайтесь в своих данных.
Pandas - это широко используемая библиотека Python для обработки и анализа данных. Он предоставляет множество методов и функций, которые ускоряют этапы анализа данных и предварительной обработки. Кроме того, pandas также предоставляет статистические функции, которые можно использовать для дальнейшего понимания данных. В этом посте мы начнем с простой описательной статистики, а затем представим еще несколько сложных статистических функций панд. Как..
Давайте поговорим о машинном обучении в реальном времени
Машинное обучение присутствует в нашей жизни, хотим мы этого или нет.
По мере развития решений с открытым исходным кодом машинное обучение способно предоставлять больше возможностей людям, чем его первые годы. Предоставляя нам больше преимуществ с большим количеством алгоритмов, он начал предоставлять мгновенные услуги все проще и проще. Давайте теперь посмотрим на этот процесс изменений:
Вы можете продолжить чтение статьи после просмотра моего видео.
Во-первых, мы создаем..
Обнаружение временных аномалий в реальном мире с помощью контролируемого машинного обучения и теории множеств
Обнаружение временных аномалий в реальном мире с помощью контролируемого машинного обучения и теории множеств
Сиэтл Берк Гилман Трейл
Изучите открытые данные города Сиэтла
Оглавление:
I. Постановка задачи
II. Ремоделирование временных рядов в контролируемую задачу
III. Контролируемое моделирование и анализ
I. Постановка задачи
Данные можно скачать здесь: Сиэтл Берк Гилман Трейл | Каггл
Суть этой постановки задачи состоит в том, что нам необходимо обнаружить аномалии..
Работа с внимательным нейронным процессом, часть 2 (машинное обучение)
Внимательные нейронные процессы и пакетная байесовская оптимизация для масштабируемой калибровки цифровых двойников с физикой (arXiv)
Автор: Анкуш Чакрабарти , Гордон Вичерн , Кристофер Лафман .
Аннотация: Модели динамических систем, основанные на физике, образуют критически важные компоненты цифровых двойников искусственной среды. Эти цифровые двойники позволяют проектировать энергоэффективную инфраструктуру, но должны быть правильно откалиброваны, чтобы точно отражать поведение..
Работа с синтетическими данными, часть 1 (инженерия данных)
Оценка крупномасштабных синтетических данных для исправления грамматических ошибок ( arXiv)
Автор : Ваня Баннихатти Кумар
Аннотация: исправление грамматических ошибок (GEC) в основном зависит от наличия высокого качества большого количества синтетических параллельных данных грамматически правильных и ошибочных пар предложений. Качество синтетических данных оценивается по тому, насколько хорошо работает система GEC при ее предварительном обучении. Но это не дает..
Новые материалы
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..
Представляем: Pepita
Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом
Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..
Советы по коду Laravel #2
1-) Найти
// You can specify the columns you need
// in when you use the find method on a model
User::find(‘id’, [‘email’,’name’]);
// You can increment or decrement
// a field in..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..
3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
1. Методом факторизации —
2. Используя квадратичную формулу —
3. Заполнив квадрат —
Давайте поймем это, решив это простое уравнение:
Мы пытаемся сделать LHS,..
Создание VR-миров с A-Frame
Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..
Демистификация рекурсии
КОДЕКС
Демистификация рекурсии
Упрощенная концепция ошеломляющей
О чем весь этот шум?
Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..