Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Курс Fastai Глава 1 Вопросы и ответы по Windows

Серия: Искусственный интеллект Курс Fastai Глава 1 Вопросы и ответы по Windows Ключ к ответу на вопросник в конце главы В 1-й главе учебника представлен широкий обзор искусственного интеллекта. Он охватывает некоторые предварительные условия, приложения, вехи, терминологию и механику предмета. Он также демонстрирует код, который используется для загрузки наборов данных, обучения моделей и прогнозирования. Мы потратили много недель на написание анкет. И причина этого в том, что..

Внедрение ИИ для расширения доступа к финансовым услугам: нужен ли банкам Challenger моральный кодекс?

В последние годы финансовая доступность была ключевым термином в каждой дискуссии об инклюзивном и этичном экономическом развитии. Появляются новые формы финансовых учреждений, которые быстро завоевывают доверие общественности, внедряя новейшие технологии для своих банковских услуг, такие как искусственный интеллект (ИИ), децентрализованные технологии, квантовые вычисления и т. д. Остается вопрос, нужно ли этим банкам устанавливать моральный кодекс для использования ими технологий,..

Машинное обучение не преподают в школах

Реальный проект машинного обучения - это не только машинное обучение. Если вы энтузиаст машинного обучения / науки о данных и желаете заняться этим, скорее всего, вы прошли курс специализации по глубокому обучению на Coursera или Fast.ai либо пришли в Kaggle, чтобы попрактиковаться и отточить свои навыки. Это отличные учебные материалы, которые дадут вам солидные знания и полезный опыт обучения. Однако от полигона до поля боя еще далеко. Школы, курсы и соревнования сосредоточены..

Алгоритм априори в Python (механизм рекомендаций)

Алгоритм Apriori работает по принципу извлечения правил ассоциации. Извлечение правил ассоциации - это метод определения взаимосвязей между различными элементами. Эта взаимосвязь может быть похожей между товарами в том, как часто они покупаются или как их покупали похожие пользователи. В этой статье мы рассмотрим, как алгоритм Apriori работает на примере Python. В супермаркете можно использовать алгоритм Apriori для хранения одинаковых товаров вместе. например, пену для бритья, крем..

Руководство непрофессионала по науке о данных. Часть 2: Как создать проект данных

Довольно часто в нашем блоге мы исследуем сложные связи между современными технологиями или исследуем завораживающую глубину новой техники. Однако искусственный интеллект или наука о данных не только хвастаются новыми захватывающими методами, которые повышают точность на 2% (что является большим достижением), но и тем, чтобы заставить данные и технологии работать на вас. Это поможет вам увеличить продажи, понять своих клиентов, спрогнозировать будущие неисправности в производственных..

Что такое наука о данных? Для начинающих

Определение Наука о данных, с точки зрения непрофессионала, — это искусство находить понимание в данных. Это профессия, которая требует сочетания математических, программных и бизнес-ориентированных навыков. Технические Data Scientist (далее сокращенно DS) должен иметь представление о программировании, чтобы реализовать любое решение, которое может прийти ему в голову. Без этого знания у DS могут быть только идеи, которые никогда не воплотятся в жизнь. Для этой цели используются..

Моделирование в R

Как создать имитационную модель в Rstudio для решения реальных бизнес-кейсов / проблем Это тематическое исследование подходит для начинающих программистов уровня R, чтобы понять и научиться кодировать в моделировании с помощью Rstudio. В Интернете не так много кодов моделирования, и если они есть, то обычно это классическая проблема Монти Холла . Я шаг за шагом проведу вас через мыслительный процесс, как подойти к проблеме моделирования избыточного бронирования авиакомпаний в R...