Публикации по теме 'data'
Введение в асимптотический анализ и нотацию Big-O, алгоритм «разделяй и властвуй»
Введение
Асимптотический анализ и нотация Big-O очень важны в компьютерных науках, потому что они позволяют программистам и разработчикам делать статистические прогнозы того, как программы будут работать. Асимптотический анализ учитывает размер входных данных программы и количество времени, необходимое для…
Eaziee pieeecy Python!
Неделя 2 - Часть 1
# 20 недель науки о данных
Как пользователи компьютеров, мы знаем, что у компьютеров нет чувств. Они не работают быстрее или медленнее в зависимости от того, злим мы на них или счастливы. Компьютеры могут выполнять миллионы вычислений в секунду, но они требуют, чтобы мы указывали им, что именно делать.
Оглавление:
Миф о программировании. Сделать Python своим хобби. Что делает Python таким интересным. Основы - компилятор против..
Запоминание - это не обучение! - 6 уловок для предотвращения переобучения в машинном обучении.
Запоминание - это не обучение! - 6 уловок для предотвращения переобучения в машинном обучении.
Вступление
Переоснащение может быть самой неприятной проблемой машинного обучения. В этой статье мы узнаем, что это такое , как определить it и, самое главное, как предотвратить это .
Что такое переоснащение?
Слово переоснащение относится к модели, которая слишком хорошо моделирует данные обучения. Вместо изучения общего распределения данных модель изучает..
Ускоренный курс по «понятиям» и «генераторам» Python
Освойте их за 20 минут. Используйте их каждый день.
Мне нравятся построения списков и генераторы в Python.
Они делают мой код кратким. Они отлично подходят для изучения и «обработки» данных. Они интуитивно понятны, и когда вы знаете, на что смотрите, их очень легко читать.
Не слышали о них? Читай дальше! Думаете, вы уже знаете все варианты этой популярной конструкции Python? Читай дальше…
Внимание, спойлер: в конце этой статьи есть небольшое видео, призванное помочь..
Линейная алгебра, объясненная с помощью теории графов
Интуитивное объяснение основ линейной алгебры с помощью теории графов
Математика — сложный предмет для изучения: она очень широка и имеет множество приложений во многих областях. Линейная алгебра, подраздел математики, в частности, может быть очень сложной для понимания и применения. На мой взгляд, многие курсы и инструменты с открытым исходным кодом, обучающие линейной алгебре, требуют больших вычислительных ресурсов, что может стать очень трудным для понимания визуальными учениками,..
Что сложно: машинное обучение или человеческое обучение?
Заголовок моей статьи должен был быть «Легче обучить человека или обучить машину?», но я выбрал такой заголовок, чтобы привлечь внимание к машинному обучению. Итак, как вы думаете, кого легче обучить людям или машинам?
После 6 потрясающих лет работы учителем математики я изменил свой путь и решил обучать машины. :) На самом деле особой разницы в стиле обучения я не почувствовал, но я думаю, что человеческое образование намного сложнее.
Каждый студент, изучающий естественные науки,..
Моделирование данных: варианты использования и методы
Данные — это новая нефть. Об этом говорят все, и глобальные компании инвестируют миллионы долларов. Данные могут стать золотой жилой для вашего бизнеса, если вы знаете, как их добывать и извлекать из них полезную информацию. Проблема заключается в том, что ни один метод моделирования данных не работает для всех предприятий и всех типов данных.
Существует множество различных методов и методов моделирования данных с различными…
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..