Публикации по теме 'data-science'
Привет Теджан,
Привет Теджан,
Можете ли вы помочь мне с этой ошибкой:
sc_tf_idf = SpamClassifier(trainData, 'tf-idf')
sc_tf_idf.train()
preds_tf_idf = sc_tf_idf.predict(testData['message'])
metrics(testData['label'], preds_tf_idf)
22,852 секунды
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-29-bdd7db8de830> in <module>() 1 sc_tf_idf = SpamClassifier(trainData, 'tf-idf') 2 sc_tf_idf.train() ----> 3 preds_tf_idf = sc_tf_idf.predict(testData['message']) 4..
Какие языки вы должны изучать для науки о данных?
Наука о данных - это захватывающая область для работы, сочетающая передовые статистические и количественные навыки с реальными навыками программирования. Есть много потенциальных языков программирования, на которых начинающий специалист по данным может подумать о том, чтобы специализироваться на них.
Хотя правильного ответа нет, следует принять во внимание несколько моментов. Ваш успех в качестве специалиста по данным будет зависеть от многих моментов, в том числе от:
Специфика..
Привет Пранай.
Привет Пранай.
Мне понравилась ваша статья, очень помогла. Я инженер-строитель с опытом работы около 4 лет и начинающий специалист по данным. Было весело читать вашу статью. Отличная работа :-)
Автономные агенты по продажам с использованием искусственного интеллекта изменят все.
Переосмысление продаж: как автономные агенты искусственного интеллекта меняют игру!
В Agora, исследовательской лаборатории искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, у нас была возможность работать над чем-то, что полностью переопределит человеческую цивилизацию.
Представляем ProfitPilot, автономный ИИ-агент, который закрывает для вас сделки 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, и все, что вам нужно сделать, — это предоставить список клиентов, которым можно обратиться с вашим..
7 причин не нанять специалиста по данным
Потому что кому нужны данные?
Я думаю, что название довольно ясное, так что перейдем сразу к делу.
# 1: у вас нет данных
Прежде чем даже думать о найме специалиста по данным, вам следует сделать шаг назад и рассмотреть свои данные.
Работа специалиста по данным - создавать ценность из данных. Если вы не уверены, есть ли у вас данные, это очень хороший признак того, что вы не готовы к специалисту по данным.
Если вы знаете, что у вас есть данные, но на самом деле не знаете, как..
Раскрытие потенциала науки о медицинских данных в Малави
Раскрытие потенциала науки о медицинских данных в Малави
Наука о данных о здоровье включает использование передовой аналитики и технологий для анализа больших наборов данных, связанных со здоровьем. Цель состоит в том, чтобы выявить закономерности и идеи, которые могут помочь поставщикам медицинских услуг, политикам и исследователям принимать более обоснованные решения и улучшать результаты в отношении здоровья. Это основа цифрового здравоохранения, предоставляющая ценную информацию для..
Как кэшировать встраивания в LangChain🦜️
Давайте рассмотрим, как кэшировать встраивания для эффективного поиска документов. Мы будем использовать CacheBackedEmbeddings для хранения вложений и использования их для поиска по сходству.
1. Контекст и введение
Прежде чем мы перейдем к коду, давайте поймем важность кэширования вложений.
Зачем кэшировать внедрения?
Производительность . Вместо того, чтобы каждый раз вычислять встраивания, вы можете извлекать их из кеша, что часто происходит быстрее. Экономия ресурсов ...
