Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Варианты использования машинного обучения в здравоохранении

Когда мы говорим о жизни и здоровье людей, любые технологии, которые могут дать более эффективный, полезный и быстрый анализ для своевременной выдачи надлежащего плана лечения, чрезвычайно ценны. Машинное обучение сейчас захватывает мир. С каждым днем в технических новостях появляется все больше и больше бизнес-кейсов. Машинное обучение может революционизировать медицинскую отрасль, открывая новые способы обработки медицинских данных, трансформируя уход за пациентами и оптимизируя..

Вопросы по Data Science для подготовки к собеседованию (концепции машинного обучения) - Часть I

Эта часть из двух частей серии охватывает методы оценки моделей, методы регуляризации, логистическую регрессию и компромисс смещения дисперсии. Недавно я закончил смотреть этот плейлист по машинному обучению (StatQuest by Josh Starmer) на Youtube и подумал о том, чтобы обобщить каждую концепцию в виде вопросов и ответов. Готовясь к большему количеству собеседований по науке о данных, я подумал, что будет хорошим упражнением убедиться, что я четко и лаконично излагаю свои мысли во..

Интуиция за распределением вероятностей

Реальные примеры различных методов распределения вероятностей «Правило 50–50–90: каждый раз, когда у вас есть 50–50 шансов сделать что-то правильно, с вероятностью 90% вы ошибетесь». - Энди Руни Вступление Все параметрические тесты предполагают, что данные будут в определенном типе распределения данных для применения статистических тестов. Однако форма распределения определяется характером эксперимента и данными. Помимо понимания сложных математических выводов формул для..

Всестороннее руководство по использованию матрицы путаницы в классификации

Научитесь управлять выводом модели на основе того, что важно для проблемы, используя матрицу путаницы. Освойте основы матрицы путаницы с помощью Sklearn и создайте практическую интуицию для трех наиболее распространенных показателей, используемых в двоичной классификации: точность, полнота и оценка F1. Введение Классификация — важная часть машинного обучения. Его преимущества и области применения безграничны — от обнаружения новых астероидов и планет до выявления раковых клеток, и..

Раскрытие преступлений с помощью дипфейков

Узнайте, как полицейские управления используют технологию дипфейков для раскрытия дел. Это девятнадцатый выпуск CrunchX, и вот истории и ресурсы, на которые, по нашему мнению, стоило потратить время. 1. Новая «ткань» преобразует движение в электричество Исследователи из NTU Singapore разработали ткань, которая преобразует движение в электричество. Зарядить наши гаджеты таким образом в ближайшем будущем было бы невероятно. Написано и опубликовано в NTU Singapore News и выбрано..

Инновации, основанные на надежной классификации, часть 1 (машинное обучение)

Критические точки ++: гибкая мера важности облака точек для надежной классификации, состязательной защиты и объяснимого ИИ (arXiv) Автор: Меир Йосеф Леви , Гай Гильбоа Аннотация: Способность точно и быстро обрабатывать образцы вне распределения (OOD) имеет решающее значение в реальных приложениях, требующих безопасности. В этой работе мы сначала изучаем взаимодействие между критическими точками трехмерных облаков точек и образцами OOD. Наши выводы заключаются в том, что..

Как извлечь данные из Instagram

Добро пожаловать! Instagram — это очень популярное приложение для социальных сетей, которым пользуются миллионы людей по всему миру, поэтому давайте рассмотрим несколько способов извлечения данных из этого приложения. Теперь я предполагаю, что у вас есть небольшой опыт программирования, если нет, есть еще несколько способов очистки данных без кодирования, но я буду говорить о некоторых способах (связанных с программированием), с помощью которых вы можете этого добиться!