Публикации по теме 'data-science'
Будущее в 10 проектах GitHub
Давайте посмотрим на хорошо сделанную работу! 🎉
Мы надеемся, что следующий список проектов Github вдохновит вас внести свой вклад или создать собственные проекты.
Перечисленные проекты находятся на разных стадиях, но, скорее всего, являются строительными блоками многих важных систем . Мы переживаем революцию цифрового доверия, машинного обучения и Интернета 3.0.
Понимание недавно разрабатываемых проектов очень важно для дальнейшего успеха проекта. Давайте перейдем к проектам,..
Однострочный магический код для выполнения EDA!
Машинное обучение, исследовательский анализ данных
Однострочный магический код для выполнения EDA!
Одна строчка решает все ваши проблемы!
«Данные - это новое масло» ~ Клайв Хамби.
Данные - неотъемлемая часть нашей жизни, и в отличие от других ресурсов они неисчерпаемы, но здесь есть одна загвоздка: они полезны для вашей организации только в том случае, если вы знаете, как их исправить и понять суть.
Наука о данных - это процесс, который включает: Сбор, хранение, обработку,..
Что сходства и различия между местами говорят нам о распространении COVID-19?
15 апреля 2020 г., Карло Бейли. Чтобы узнать больше о COVID-19, перейдите на covid19.topos.com
В густонаселенных городских округах с большой численностью населения наблюдается наибольшее количество случаев заболевания и смерти, вызванных COVID-19. Это можно объяснить многими факторами, выходящими за рамки их соответствующей плотности населения, в частности тем фактом, что Нью-Йорк и Бостон (города, в которых находятся округа с одними из самых высоких концентраций заболевших)..
Последние обновления байесовских нейронных сетей, часть 1 (машинное обучение)
BNN-DP: сертификация надежности байесовских нейронных сетей с помощью динамического программирования (arXiv)
Автор: Стивен Адамс , Андреа Патане , Мортеза Лахиджанян , Лука Лауренти .
Аннотация: В этой статье мы представляем BNN-DP, эффективную алгоритмическую основу для анализа состязательной устойчивости байесовских нейронных сетей (BNN). Учитывая компактный набор входных точек T⊂Rn, BNN-DP вычисляет нижние и верхние границы прогнозов BNN для всех точек в T. Структура..
Обучаем машину, чтобы выиграть медали соревнований Kaggle
В университетах большинство курсов по науке о данных преподаются на основе предположения, что дана входная таблица для моделей машинного обучения, где она состоит из целевого столбца и столбцов с несколькими функциями. На практике эта чистая таблица обычно не предоставляется заранее, но требует от специалистов по обработке данных больших усилий, чтобы вручную создать функции из необработанных данных.
Этот процесс подготовки данных называется проектированием функций . В зависимости от..
Статья, которую должен прочитать каждый инженер машинного обучения / специалист по данным, если вы хотите развернуть приложение машинного обучения в облаке в…
В этой статье я объясню, как человек без опыта работы с MLOps может легко развернуть свое приложение машинного обучения на продакшене на кончиках пальцев.
Я разделю это развертывание на три части, в каждой части я буду развертывать приложение ML в трех разных облаках ☁ :-
️ ☁ АМС
☁ опорная точка
☁ Лазурь
В общем, если кто-то развертывает модель на производстве, он должен позаботиться о нескольких вещах, таких как:
Выбор и запуск экземпляра EC2. Настройка CloudWatch..
Жизненный цикл разработки машинного обучения
Введение
Что такое Машинное обучение? Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет более точно прогнозировать результаты. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений. Жизненный цикл машинного обучения — это циклический процесс , которому должны следовать специалисты по обработке и анализу данных. Он определяет каждый шаг, который компания или организация должны..
Новые материалы
Преимущества списков пользователей языка программирования Java?
Java — «Еще один виртуальный ускоритель» появился несколько лет назад. Джеймс Гослинг был первым человеком, создавшим Java в 2008 году. Позже он был спроектирован и разработан Sun Microsystems...
IBM Watson Assistant фокусируется на улучшении обнаружения нерелевантности в новых выпусках
IBM Watson Assistant фокусируется на улучшении обнаружения нерелевантности в новых выпусках
… И на нескольких языках
Введение
В IBM Watson Assistant Dialog Skills можно использовать,..
JSON-методы
Метод 𝗝𝗦𝗢𝗡.𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗶𝗳𝘆() преобразует любой объект или значение javascript в строку JSON.
Обычно мы используем синтаксис 𝗝𝗦𝗢𝗡.𝘀𝘁𝗿𝗶𝗻𝗴𝗳𝘆(𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲), однако этот метод принимает 𝟯 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗺𝗲𝘁𝗲 𝗿𝘀 (𝟮 𝗼𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹)..
Немного об операторах распространения, конструкторах и подобных массивам
Поэтому я задал этот вопрос в своей команде. Что будет на выходе такого кода?
Довольно хорошо, правда? Если вы хотите проверить кого-то, насколько хорошо человек разбирается в спреде, и..
Шаблон проектирования фасада — 3-минутная серия
Обеспечить легкий вход для вашего клиента.
_00 / Концепция
Цель состоит в том, чтобы предоставить конечным пользователям простой интерфейс. Как вашим пользователям, им не нужно знать,..
Забыл пароль Jenkins Обходной путь (август 2023 г.) Windows 11
Найдите config.xml в
%ProgramData%\Jenkins\jenkins\
в config.xml это должно выглядеть примерно так:
<?xml version='1.1' encoding='UTF-8'?>
<hudson>..
Итоги встречи Kubeflow и MLOps — ноябрь 2021 г.
На прошлой неделе мы провели третью встречу Наука о данных, машинное обучение и Kubeflow . Отдельное спасибо нашему спикеру Noelle Silver . В этом сообщении блога мы подведем итоги встречи..