Публикации по теме 'data-science'
Жесткая любовь для наивных новичков в области данных
Мнение
Жесткая любовь для наивных новичков в области данных
3 ошибки, которые совершают статистически невежественные специалисты по данным
В эпоху работы на дому у многих новобранцев не будет возможности насладиться циничным ворчанием из соседней кабинки, а это означает, что большая часть работы по воспитанию нашей молодежи, занимающейся наукой о данных, в наши дни не выполняется. Позвольте мне помочь, раздавая часть того добра, укрепляющего характер, которое когда-то было передано..
Графики для науки о данных
Наш следующий вебинар состоится в среду, 10 мая 2023 г.
Графы — это обманчиво простые концепции: набор отдельных узлов (компонентов), соединенных ребрами (отношениями). Именно в этой простоте и заключается их сила. Они могут описывать структуру наших дружеских отношений, связи между аэропортами, распространение болезней от человека к человеку, отношение одного понятия к другому, взаимодействие видов в экосистеме или взаимодействие компьютеров для формирования Всемирной паутины.
Сети..
Прогресс с противоборствующими атаками, часть 3 (машинное обучение)
Усиление состязательных атак за счет использования информации о границе принятия решения (arXiv)
Автор: Бохэн Цзэн , Лянь Ли Гао , Цилун Чжан , Чао Цюнь Ли , Цзин Куань Сун , Шуай Ци Цзин .
Аннотация :: Из-за разрыва между моделью-заменителем и моделью-жертвой шум на основе градиента, генерируемый моделью-заменителем, может иметь низкую переносимость для модели-жертвы, поскольку их градиенты различны. Вдохновленные тем, что границы решений разных моделей не сильно..
Стоя на плечах гигантов: общественная философия, стоящая за библиотеками Python
Я нахожусь на седьмой неделе учебного курса General Assembly по погружению в науку о данных. Я был потрясен, когда мы начали изучать машинное обучение на третьей неделе, и чувствовал то же самое, когда недавно мы начали обработку естественного языка (NLP). Но удивительно, как легко стоять на плечах гигантов с бесконечным количеством пакетов и библиотек Python.
В моем последнем проекте я смог использовать некоторые из этих пакетов и библиотек для анализа контента двух сабреддитов и..
Как построить модель глубокого обучения менее чем за 1 час?
Трансферное обучение — один из самых мощных инструментов глубокого обучения.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение (ГО) — это подход машинного обучения (МО), который позволяет компьютерам учиться на примерах так же, как это делают люди. DL добился невероятного прогресса в области компьютерного зрения, особенно…
Глава 4: Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow
Глава 4: Модели обучения.
В этой главе мы углубимся в то, как все работает, и понимание того, что находится под капотом, поможет нам отлаживать проблемы и более эффективно выполнять анализ ошибок.
1. Обучение линейной регрессии
а. Уравнение «замкнутой формы»
Чтобы найти значение θ, которое минимизирует функцию стоимости, существует решение в закрытой форме — другими словами, математическое уравнение, которое непосредственно дает результат. Это называется нормальным уравнением..
Будущие задачи тренеров по ИИ в компаниях
Каждая работа будет подразумевать какую-то инженерию данных
В течение следующих нескольких лет алгоритмы будут играть еще более заметную роль в нашей работе.
Будь то определение цены страхового полиса, подбор перспективных кандидатов на работу или общение с потенциальными клиентами, ИИ автоматизирует многие сервисы и рабочие процессы.
Как это ни парадоксально, это подразумевает не меньше, а больше контроля со стороны тех, кто отвечает за эти алгоритмы.
По словам Джанель Шейн ,..
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..