Статьи
Точно! Лучшие менеджеры проектов, которые у меня были (в проектах по программному обеспечению), были людьми, которые знали…
Точно! Лучшие менеджеры проектов, которые у меня были (в проектах по программному обеспечению), были людьми, которые мало знали о разработке программного обеспечения. Менеджеры, которые раньше были разработчиками программного обеспечения, скорее всего, будут тратить время на задачи по..
Основы R
Если вы заинтересованы в изучении R, первые шаги - это знакомство с основами. Вам не нужен предыдущий опыт программирования на R, чтобы следить за этим блогом. Однако знание других языков программирования может оказаться полезным, поскольку я не буду углубляться в теорию. Основное внимание..
Тебе, проницательный читатель, я завещаю свою историю
Вы когда-нибудь замечали, что «Какого черта?» всегда является правильным решением?
В любом случае, я отвлекся.
Вот я сижу, перо соперничает за равное время в моей руке, пока какая-то задумчивая и немного таинственная симфония с чувством меланхолии и, может быть, грусти или развивающейся,..
Способы машинного обучения улучшают работу с дополненной реальностью!
В этом посте мы рассмотрим некоторые потенциальные области, в которых машинное обучение играет жизненно важную роль в развитии дополненной реальности.
Управление данными :
Несомненно, приложения дополненной реальности создают реалистичный опыт с большими преимуществами в прикладных..
Здравствуйте, Филипп Пастернак.
Привет, Филип Пастернак !
Спасибо за ваши ответы. Я согласен с тобой. С новой версией Webpack и несколькими новыми плагинами (например, mini-css-extract-plugin , о котором вы упомянули) куча проблем исчезла.
Ваше здоровье :)
Бесплатный курс MIT Введение в вычислительное мышление и науку о данных
В наше время важно понимать основы вычислительного мышления и науки о данных.
Вычислительное мышление — это подход к решению проблем, который включает в себя разбиение сложных проблем на более мелкие, более управляемые части, которые можно решить с помощью компьютеров и алгоритмов. Это способ..
Пошаговое руководство по привлечению внимания аудитории с помощью Seaborn
Часть 2. Узнайте о диаграммах рассеяния, блочных диаграммах и важности панд.
Добро пожаловать обратно в мою серию Seaborn. Я уже упоминал о важности визуализации данных. Способность превращать ваши данные в истории — это ключ к тому, чтобы стать успешным Data Scientist. Сегодня мы рассмотрим..
Сила внимательности: как развить осознанность настоящего момента»
Сила внимательности: как развить осознанность настоящего момента
Обсудите преимущества осознанности и дайте практические советы о том, как внедрить осознанность в повседневную жизнь. Навигация по удаленной работе: стратегии для достижения успеха и благополучия
Делитесь идеями и стратегиями..
Как выучить Python для машинного обучения за 5 дней?
Начните с изучения основных концепций Python.
Синтаксис Ключевые слова Переменные Типы данных Ввод и вывод Операторы Поток управления Список Кортежи Набор Струны Функции Модули Пакеты ООП
Ниже приведена ссылка на официальный сайт Learnpython, вы можете подробно изучить эту..
Как создать Angular Reactive Form Control Validator для проверки правильности XML
Класс DOMParser позволяет нам анализировать XML и HTML из строки, он встроен непосредственно в JavaScript/TypeScript, поэтому нам не нужно устанавливать стороннюю библиотеку для создания нашей функции проверки. Эта функция будет принимать параметр управления, который является рассматриваемым..
Такое хорошее чтение.
Такое хорошее чтение. Я закончил KNUST, изучая сельское хозяйство, в том же году и сам научился программировать. Наша способность учиться исходит из того, насколько насыщенной была наша учебная программа.
CNN: передача нейронного стиля
Сатья Кришнан Суреш , Шунмупаприя П.
В этой статье мы обсудим интересную тему под названием Передача нейронного стиля , которая представляет собой метод, который можно использовать для создания новых изображений, стиль и содержание которых исходят из двух отдельных изображений. Эта статья..
Архитектура оптимизации Optimus Learned от Google и Lund U эффективно охватывает сложные…
Решение проблем оптимизации имеет решающее значение для реальных приложений ИИ, начиная от инвестиций на рынке капитала и заканчивая обучением нейронных сетей. Недостатком традиционных оптимизаторов является то, что они требуют ручного проектирования и не объединяют опыт решения нескольких..
Автоматизация пакетного вывода модели машинного обучения в облаке Azure с помощью Container Services и…
И. ВВЕДЕНИЕ
Недавно я имел удовольствие изучить различные варианты автоматизации ежедневной задачи вывода ML, которая считывает необработанные данные из таблицы базы данных и записывает результаты вывода в другую таблицу.
Я считаю наиболее настраиваемым и стабильным подходом для такой..
Разница между аналитикой данных, анализом данных, интеллектуальным анализом данных, наукой о данных, машинным обучением и…
В мире данных есть несколько терминов, которые часто используются взаимозаменяемо, но имеют разные значения. Эти термины включают:
Аналитика данных
Анализ данных
Наука о данных
Машинное обучение
Большие данные
Понимание различий между этими терминами важно для отдельных..
Создание вашей первой сверточной нейронной сети — AlexNet
Использование API слоев Keras
Теперь, когда вы прочитали все мои последние статьи о CNN, вы готовы создать свою первую с помощью Keras. В этой статье я научу вас двум вещам: (1) как читать и интерпретировать архитектуру CNN и (2) как построить модель CNN, используя базовые строительные..
[JS за 1 час] — 1. Плюсы и минусы, примеры
1. Плюсы
1. Универсальность : JavaScript можно использовать как для интерфейсной, так и для серверной разработки, что делает его полнофункциональным языком.
Например, во внешнем интерфейсе JavaScript можно использовать для создания интерактивных элементов на веб-сайте, таких как..
Получите дополнительный балл на своей работе DS, приняв участие в рабочем проекте
Пора исследовать нетронутые базы данных за пределами вашей зоны комфорта.
Итак, вы давно не начали работать, все идет хорошо, и ваши дни, вероятно, заполнены совершенствованием какой-то базовой модели. Но через некоторое время вы, возможно, захотите обновить свой список задач: вы только..
Как посчитать сумму всех перестановок целого числа
0 / 631
Вычислить сумму перестановок цифр Условия задачи:
Может ли читатель назвать сумму всех целых чисел, которые можно составить из четырех цифр 1, 2, 3, 4? То есть сложение всех таких чисел, как 1 234, 1 423, 4 312 и т. д. Можно, конечно, выписать их все и сделать сложение, но..
Сквозное машинное обучение
Часть I
Помимо академического любопытства, конечной целью изучения алгоритмов машинного обучения или искусственного интеллекта является их применение для решения бизнес-задач, будь то производство лекарств, одобрение кредита, торговля акциями, городское планирование, прогнозирование..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..