Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Символическая регрессия: простое и понятное введение

Символическая регрессия похожа на поиск идеального математического уравнения для описания набора данных. Представьте, что у вас есть множество точек данных, и вы хотите найти лучший способ их математического представления. Вот тут-то и появляется SR. Он просматривает огромное количество математических выражений, ища то, которое не только точно соответствует данным, но и достаточно просто для понимания людьми. Вот пример: вы наверняка слышали об индексе массы тела (ИМТ). Формула довольно..

Предотвращение лесных пожаров с помощью инструментов машинного обучения

Предотвращение лесных пожаров с помощью инструментов машинного обучения Использование данных для выявления идеального размещения ресурсов для тушения лесных пожаров Глядя в окно моего кабинета естествознания в средней школе, казалось, что сам ад прибыл на окраину Боулдера, штат Колорадо. Дым практически закрыл солнце, и план урока был нарушен звуками вертолетов и низколетящих самолетов, жужжащих туда-сюда, чтобы доставить воду и антипирен к огню в Четырехмильном каньоне. В..

Как работает невыпуклая оптимизация, часть 4 (машинное обучение)

Методы стохастических координат нулевого порядка для децентрализованной невыпуклой оптимизации (arXiv) Автор: Шэнцзюнь Чжан , Тан Шэнь , Хунвэй Сунь , Юньлун Дун , Дун Се , Хэн Чжан Аннотация: В этом письме мы сначала предлагаем метод \underline{Z}eroth-\underline{O}rder c\underline{O}ordinate \underline{M}~(ZOOM) для решения задачи задача стохастической оптимизации в децентрализованной сети с доступной обратной связью оракула только нулевого порядка~(ZO). Более того,..

Готовы ли вы объяснить, почему вашей компании нужен генеративный ИИ?

Достаточно ли вы уверены, чтобы заручиться поддержкой заинтересованных сторон в отношении генеративного ИИ? Готовы ли вы объясниться, когда они ответят вопросами? Это ситуации, с которыми большинство специалистов по данным не имеют возможности справиться. Консьерж данных Agile Внедрите Data Concierge Agile — 7 проверенных шагов для понимания ваших заинтересованных сторон, управления ожиданиями и получения реальной ценности. Неважно, что вы хотите, чтобы ваши заинтересованные..

Кто лучший медведь? Панды против. Поляры

Все любят панд, но как насчет полярных? Polars — это быстрая библиотека DataFrame, написанная на Rust с использованием модели памяти Apache Arrow. Он имеет привязки Python, которые предоставляют аналогичный API для pandas. Polars поддерживает как активный, так и ленивый режимы выполнения, что позволяет оптимизировать запросы и распараллеливать их. Polars использует maturin для компиляции кода Rust в модули Python. Pandas и Polars — это библиотеки Python для анализа и обработки..

Bitrock Data, AI & ML Engineering — Часть II

Видение и предложение Это вторая часть нашей статьи, в которой представлены видение и предложения Bitrock в области проектирования данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Первая часть ограничивает контекст, в котором мы фокусируемся и действуем, в то время как эта часть определяет наше видение и последующее предложение. Зрение Искусственный интеллект (ИИ) формирует будущее человечества почти во всех отраслях и способствует прогрессу в разнородных областях, таких..

Пять основных продвинутых концепций объектно-ориентированного программирования, интуитивно объясненных

Пять основных продвинутых концепций объектно-ориентированного программирования, интуитивно объясненных От инкапсуляции к абстракции Объектно-ориентированное программирование - одна из важнейших концепций, которые должен знать каждый программист. Широко признанный один из лучших способов писать чистый и читаемый код, понимающий, как использовать и управлять иногда сложными отношениями между объектами. В этой статье будут рассмотрены следующие концепции объектно-ориентированного..