Публикации по теме 'big-data'
«Внимание (и этот пост) — это все, что вам нужно»: понять ключевые моменты бумаги-трансформера в 7…
В этом посте я расскажу вам о концепции внимания и объясню архитектуру Transformer, как она была представлена в статье «Внимание — это все, что вам нужно». Давайте погрузимся, хорошо?
Предварительные требования: Знакомство с нейронными сетями + общее понимание архитектуры кодировщик-декодер.
Переход от повторения к вниманию: Что побудило преобразователя ?
RNN и CNN долгое время были в основе каждой работающей модели трансдукции . Как правило, они использовались для..
Кластеризация данных в группы, часть 2
СТАТЬЯ
Кластеризация данных в группы, часть 2
Из KMeans(n_clusters=2) 19">Data Science Bookcamp Леонарда Апельцина
Эта серия статей из трех частей охватывает:
Кластеризация данных по централизации Кластеризация данных по плотности Компромиссы между алгоритмами кластеризации Выполнение кластеризации с помощью библиотеки scikit-learn Перебор кластеров с помощью Pandas
Получите скидку 35% на KMeans(n_clusters=2) 19">Data Science Bookcamp , введя fccapeltsin в..
Почему создание функций модели машинного обучения является сложной задачей в реальном мире?
Увеличение повторного использования функций в DataOps с помощью магазинов функций
Специалисты по обработке данных тратят значительное количество времени на создание наборов обучающих данных и конвейеров данных, связанных с функциями модели машинного обучения.
Позвольте мне начать с рассказа о трех событиях из реального мира:
Создание обучающего набора . Во время обучения модели для обучения модели требуются наборы данных, состоящие из одного или нескольких элементов. Обучающий набор,..
Негативные последствия искусственного интеллекта (ИИ)
Ни одна из современных технологий не лишена полностью некоторых негативных моментов в своем применении. Искусственный интеллект (ИИ) — это классический случай, когда технология находится под угрозой, когда множество негативных последствий и опасений продолжают циркулировать. Есть две оппозиционные группы: одна с одобрением идеализирует обозримое успешное будущее технологии, а другая опасается воздействия искусственного интеллекта (ИИ) . Однако при разработке наших исследований и..
Чем занимается специалист по данным?
В последнее десятилетие профессия под названием наука о данных приобрела актуальность для многих компаний, даже среди самых высокооплачиваемых профессий сегодня есть целая отрасль специалистов по данным, аналитиков и инженеров по машинному обучению. Существует, так сказать, целая профессиональная экосистема вокруг управления данными, в этой статье мы узнаем, чем занимаются специалисты по данным и как они используют большие данные.
Большие данные — это гораздо более простая концепция,..
Сила двух: как большие данные и машинное обучение выводят искусственный интеллект на новый уровень
Концепции больших данных и машинного обучения не обязательно являются новыми для бизнеса во всем мире; тем не менее, что довольно необычно, так это развивающееся движение в промышленности по объединению двух концепций, продвигающих приложения искусственного интеллекта к новым высотам обучения и адаптации.
Большие данные в бизнесе
Большие данные — это, по сути, осознание того, что вся информация, собираемая в Интернете, может быть использована предприятиями. Сбор больших данных был..
Действие по анализу — AoA!!
В наши дни каждый технический специалист знаком с термином «анализ больших данных». Позвольте мне вкратце рассказать вам о том же: аналитика больших данных — это процесс изучения больших и разнообразных наборов данных для выявления скрытых закономерностей, неизвестных корреляций, рыночных тенденций, предпочтений клиентов и другая полезная информация.
До появления термина «Анализ больших данных» разве мы не наблюдали закономерность/тенденции и не предпринимали ли действия по выводам..
