Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Шестой человек года: сбор данных

Все мои яйца в настоящее время находятся в корзине Data Science, и поэтому я стараюсь как можно больше времени собирать маленькие кусочки советов от тех, кто уже какое-то время занимается наукой о данных. В конце концов, я бы предпочел учиться на ошибках других людей, чем на своих собственных, так я смогу совершать более сложные ошибки. Есть один совет, забитый до смерти многими профессионалами. Если вы взаимодействуете с Data Scientists на ежедневной основе, я уверен, что вы слышали этот..

Обнаружение спам-сообщений с помощью C # и глубокой нейронной сети CNTK

Спам становится огромной проблемой. В прошлом году 53,5% всего почтового трафика во всем мире приходилось на спам-сообщения, причем наиболее распространенными темами были здравоохранение и свидания. Представьте, сколько здесь тратится впустую пропускная способность и электричество! Итак, давайте посмотрим, сможем ли мы решить эту проблему. В этой статье я собираюсь создать приложение C # с CNTK и NET Core, которое может предсказать, является ли какое-либо сообщение спамом. CNTK..

Исследовательский анализ данных (EDA) в Python

Что такое EDA и почему это важно? EDA — это подход к пониманию различных аспектов данных. Основная цель EDA состоит в том, чтобы изучить распределение данных, выявить основную структуру, обнаружить выбросы, найти скрытую корреляцию и взаимосвязь между данными, среди прочего. EDA — это начальный шаг в процессе анализа данных после сбора данных, когда данные обобщаются, визуализируются, наносятся на график, чтобы получить представление о наборе данных. Цель EDA — обнаружить..

Как искусственный интеллект меняет бизнес

Сегодня мы переживаем взрыв «больших данных», поскольку технологии позволяют предприятиям собирать информацию о своих клиентах и пользователях с такой скоростью, что они не могут проанализировать все собранные данные. Предприятиям следует научиться извлекать полезные сведения из всех этих данных, которые они получают; однако в недавнем опросе был обнаружен значительный разрыв между их выводами и реальными выводами: только 47% респондентов заявили, что получили определенную пользу от..

Основные методы обработки строк в Python

Полное руководство по работе со строковыми данными в Python. Вступление В огромном мире науки о данных и компьютерного программирования существует множество различных типов данных, которые необходимо обрабатывать определенным образом. В вычислениях мы очень привыкли часто работать с числами и математикой для достижения целей. Однако, хотя компьютеры могут говорить численно, люди - нет, а данные, содержащие символы или символы, в компьютерном программировании называются строковым..

Uber Fiber - это платформа с открытым исходным кодом для Dsitibute Compute для моделей обучения с подкреплением

Новая структура упрощает распределенное и масштабируемое обучение для агентов обучения с подкреплением. Недавно я начал выпускать образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, на который уже подписано более 70 000 человек. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на ML (то есть без рекламы, без новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Наша цель - держать вас в курсе проектов, исследовательских работ и концепций машинного обучения...

Что такое априорный алгоритм?

Что такое априорный алгоритм? Каковы некоторые примеры априорного алгоритма? Как работает априорный алгоритм? Как реализовать алгоритм Apriori в Python? Что такое априорный алгоритм? Алгоритм априори также известен как алгоритм априорных знаний, поскольку он использует часто появляющиеся элементы в свойствах набора данных. Полезно получить представление о рынке, если человек покупает продукт, какова вероятность того, что он может купить другой продукт? Каковы некоторые примеры..