Публикации по теме 'data-science'
10 практических приложений Python для нетехнических специалистов
Раскрытие возможностей Python для упрощения вашей работы и повышения эффективности
Python, универсальный и удобный язык программирования, предназначен не только для специалистов по данным и программистов. Его простота и обширная экосистема библиотек делают его ценным инструментом для профессионалов в различных областях, расширяя их возможности…
K-кратная перекрестная проверка
K-кратная перекрестная проверка — это распространенный метод, используемый в машинном обучении для оценки производительности модели. Основная идея k-кратной перекрестной проверки состоит в том, чтобы разделить данные на k подмножеств одинакового размера или «складок». Затем модель обучается на k-1 сгибах и оценивается на оставшемся сгибе. Этот процесс повторяется k раз, так что каждая складка используется в качестве оценочного множества ровно один раз.
Вот пошаговый процесс k-кратной..
Google выпустила инструмент для поиска наборов данных
Новый инструмент поиска наборов данных Google был обнародован 23 января 2020 года. Все эти наборы данных уже были доступны в Интернете, но Google просто упростил для специалистов по обработке данных поиск определенного набора данных с помощью специального инструмента поиска.
Как Google делает наборы данных доступными для поиска?
В отличие от других репозиториев, которые сами курируют и размещают наборы данных, Google не курирует и не предоставляет прямой доступ к 25 миллионам..
Работа с разнообразием качества в случаях машинного обучения, часть 5
Изучение новых методов качественного разнообразия для обобщения в обучении с подкреплением (arXiv)
Автор: Брэд Виндзор , Брэндон О’Ши , Мэнси Ву .
Аннотация: Область обучения с подкреплением сильна в достижениях и слаба в повторном применении; компьютер, играющий в ГО на сверхчеловеческом уровне, по-прежнему ужасен в крестики-нолики. В этой статье задается вопрос, улучшает ли метод обучения сетей их обобщение. В частности, мы изучаем основные алгоритмы разнообразия качества,..
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 мышления, который включает в себя набор навыков и стратегий, которые используются для анализа и решения проблем в структурированном и…
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 точечные диаграммы, важность панд и коробчатые диаграммы. Для этого эпизода я получил информацию от Elite Data Science (ссылка в конце статьи). Давайте подробнее изучим возможности Seaborn 🚀..
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 легкой рабочей нагрузки контейнеризацию приложения и его развертывание в быстром и недорогом контейнерном сервисе, который можно легко запланировать с помощью Azure Logic App. Этот подход во многом..
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..