Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

3 вещи, которые стоит прочитать: сила Amazon в Вашингтоне, новый босс YC в Китае и небезопасное облако (?!)

3 вещи, которые стоит прочитать: сила Amazon в Вашингтоне, новый босс YC в Китае и небезопасное облако (?!) Это перепечатка (более или менее) Информационного бюллетеня ARCHITECHT от 15 августа 2018 г. Подпишитесь здесь , чтобы получать новые выпуски на свой почтовый ящик. Я буду краток наверху, но сделайте себе одолжение и прочитайте эти статьи. А затем подумайте, как получилось, что пространство облачных вычислений так развилось, на самом деле, всего за несколько коротких..

Статистические методы регрессии

Традиционно статистики и эконометристы использовали статистические подходы для решения таких задач, как регрессия и классификация. Между статистическим подходом и машинным обучением (оптимизационный подход ссылка ) есть много сходств и различий. Мы видели немного подхода ML ранее в ссылке выше. В этом посте давайте взглянем на статистические модели линейной регрессии, используя популярную библиотеку на Python под названием statsmodels , которая была вдохновлена языком статистического..

Торговля паттерном «Бутылочная свеча» - Полное руководство.

Полное введение и тест на истории бутылок. Свечные паттерны заслуживают тщательного изучения, и хотя стратегия, основанная исключительно на них, будет нестабильной и убыточной, они могут стать ценным дополнением к полноценной торговой системе, использующей другие методы. В этой статье мы увидим полное представление и код модели из одной свечи. Затем мы проверим его на истории с управлением рисками и без него, прежде чем судить о его прибыльности и о том, как мы должны ее..

Что такое GPT-3 и почему он революционизирует искусственный интеллект?

Что такое GPT-3 и почему он революционизирует искусственный интеллект? Генеративный предварительно обученный преобразователь 3 ( GPT-3 ) - это авторегрессивная языковая модель, которая использует глубокое обучение для создания текста, похожего на человека. Это модель прогнозирования языка третьего поколения в серии GPT-n (и преемница GPT-2), созданная OpenAI, базирующейся в Сан-Франциско искусственным интеллектом. GPT 3 - самая мощная языковая модель из когда-либо созданных..

Обработка естественного языка: векторизация подсчета с помощью scikit-learn

Векторизация подсчета (также известное как One-Hot Encoding) Если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с моей предыдущей записью в блоге о встраивании слов: Введение в встраивание слов . В этом сообщении блога мы говорим о множестве различных способов представления слов для использования в машинном обучении. Это общий обзор, который мы расширим здесь и посмотрим, как на самом деле можно использовать векторизацию счетчика для некоторых реальных текстовых данных. Краткий обзор..

Математика для ИИ: все необходимые вам математические темы

Основной список математических тем для машинного обучения и глубокого обучения. Взаимосвязь между ИИ и математикой можно описать следующим образом: Человек, работающий в области искусственного интеллекта, не знающий математики, похож на политика, не умеющего убеждать. У обоих есть неизбежная область для работы! Я не буду больше тратить время на важность изучения математики для ИИ и сразу перейду к основной цели этой статьи. Популярная рекомендация по изучению математики для ИИ..

Написание логистической регрессии с нуля

Прошло два месяца с тех пор, как я начал изучать машинное обучение, и я считаю, что лучший способ изучить его - это писать все распространенные алгоритмы с нуля - без использования каких-либо библиотек, таких как Scikit. Это второй пост в моей серии статей, где я с нуля переписываю распространенные алгоритмы машинного обучения. Вот мой предыдущий пост о написании линейной регрессии Часть 1. Написание многомерной линейной регрессии с нуля Давайте начнем с понимания разницы между..