Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Влияние глубокого обучения в здравоохранении

Краткий обзор наиболее важных медицинских применений глубокого обучения Введение Вокруг искусственного интеллекта и его потенциала революционизировать каждую отрасль и услугу много шумихи. Это особенно верно для здравоохранения, где использование ИИ в конечном итоге затронет всех нас. Хотя многое зависит от изменений, которые произойдут в ближайшие годы, здесь мы рассмотрим, как глубокое обучение уже оказало значительное влияние на здравоохранение, изменив то, как мы делаем такие..

5 простых советов, которые помогут вам стать специалистом по данным в будущем

Технологии и стандарты могут меняться, но эти советы будут применимы на протяжении всей вашей карьеры. Самый большой страх любого, кто работает в области науки о данных, становится неактуальным. Ничто не движется быстрее скорости света и технологической индустрии, и ученые, занимающиеся данными, нередко теряют актуальность всего через несколько лет после того, как начинают работать в этой области. Это означает, что борьба всегда ведется за то, чтобы оставаться актуальным, осваивать..

TensorRT — обзор — 2023

Внимательный взгляд на TensorRT Расширенные возможности TensorRT Введение TensorFlow — отличный способ создания моделей ИИ, но не единственный. В этом посте я объясню, почему вы можете захотеть использовать TensorRT и как вы можете использовать его для повышения производительности ваших моделей и снижения энергопотребления.

3 умственно трудных вещи, которые программист сделал в молодости, превратились в империю стоимостью 27,7 млрд долларов

Психологическая устойчивость сделает вас профессионалом В 1993 году Стюарт Баттерфилд начал создавать веб-сайты для жителей своего родного города. Когда он начинал этим заниматься, то понятия не имел, что будет делать с этим умением в будущем. Но этот простой навык настройки веб-сайта помог ему построить два многомиллионных бизнеса. Первый был продан Yahoo за 20 миллионов долларов. Второй был продан Salesforce за 27,7 миллиарда долларов. Здесь я расскажу о трех психологически..

Новые навыки и синдром самозванца — самые большие проблемы, с которыми сталкиваются разработчики

Недавно я провел опрос разработчиков в своем списке адресов электронной почты и на Medium. В рамках этого опроса разработчики поделились своими самыми большими проблемами. Сегодня хочу поделиться с вами результатами опроса! Удивительные выводы Честно говоря, результаты меня удивили! Я ожидал, что собеседования по программированию или производительность будут на первом месте в списке. Возможно, отсутствие наставничества или лучших привычек будет опасением для разработчиков. Вместо..

Руководство по маркировке данных для оценки релевантности поиска

Это руководство впервые было представлено как часть учебного пособия на TheWebConf ‘21 Машинное обучение (ML) имеет ряд приложений в современной коммерции, при этом поиск информации (IR) является одним из наиболее распространенных. Многие электронные компании используют его для оценки релевантности качества поиска на своих платформах, чтобы предоставлять пользователям более качественные услуги. Как правило, при работе с IR чем больше корпус, тем больше должен быть набор данных для..

Прогресс в многообразном обучении, часть 3 (машинное обучение)

LAMA-Net: неконтролируемая адаптация домена с помощью скрытого выравнивания и многообразного обучения для прогнозирования RUL (arXiv) Автор: Ману Джозеф , Варчита Лалвани . Резюме: Прогностика и управление здоровьем (PHM) — это новая область, которая привлекла большое внимание обрабатывающей промышленности из-за преимуществ и эффективности, которые она приносит. Прогнозирование оставшегося срока полезного использования (RUL) лежит в основе любой системы PHM. Самые последние..