Публикации по теме 'data-science'
Временные сверточные сети
Временные сверточные сети
Могут ли CNN обрабатывать последовательные данные и поддерживать более эффективную историю, чем LSTM?
В этой статье рассматривается работа Шаоджи Бая, Дж. Зико Колтера и Владлена Колтуна под названием Эмпирическая оценка общих сверточных и рекуррентных сетей для последовательного моделирования .
До появления TCN мы часто связывали RNN, такие как LSTM и GRU, для новой задачи моделирования последовательности. Однако в документе показано, что TCN..
Создавайте гистограммы для случаев COVID-19 с легкостью с помощью Python
КОДЕКС
Легко создавайте анимированные гонки на гистограммах с помощью Python
Практическое руководство по созданию гистограммы с помощью Python и мощной библиотеки bar_chart_race из набора данных реальных случаев COVID-19
Визуализация данных - одна из сильных сторон Python. Создавать красочные и содержательные диаграммы из набора данных с помощью Python всегда весело, особенно когда он анимирован! да. Вы правильно прочитали! Сегодня я собираюсь показать вам, как создать движущуюся..
Классификация дорожных знаков с использованием остаточных сетей (ResNet)
Реализация
Классификация дорожных знаков с использованием остаточных сетей (ResNet)
Глубокое остаточное обучение классификации дорожных знаков
Глубокие сверточные нейронные сети (CNN) широко используются для решения различных задач компьютерного зрения в области искусственного интеллекта. Эта статья посвящена разработке модели глубокого обучения для распознавания дорожных знаков.
Оглавление
Анализ данных Создайте модель ResNet Обучение модели Оценка модели..
Почему вы должны выбирать свои гипотезы ДО того, как изучать данные
Сидя на уроке статистики, мой профессор часто повторял, насколько важно решить гипотезы, которые нужно проверить, прежде чем смотреть на данные. Он высмеивал идею интеллектуального анализа данных и заявлял, что любой, кто формулирует свои гипотезы после просмотра данных, обречен на провал.
Он никогда не говорил почему.
Я видел похожие мысли, отраженные в руководящих принципах по разработке медицинских испытаний: перед началом рандомизированного контрольного испытания для проверки..
Анализ метеорологических данных
В этой статье мы в основном проведем анализ метеорологических данных. Одним из типов данных, которые легче найти в сети, являются метеорологические данные. Многие сайты предоставляют исторические данные по многим метеорологическим параметрам, таким как давление, температура, влажность, ветер, видимость и т. д. В этой статье мы будем работать с одним из таких наборов данных.
В наборе данных есть почасовая температура, зарегистрированная за последние 10 лет, начиная с 01.04.2006 по..
Машинное обучение и его угрозы
Технологии - неотъемлемая часть развития общества, подпитываемая наукой, технологии достигли того, что еще несколько десятилетий назад считалось невозможным. Компьютеры сыграли важную роль в развитии технологий. С течением времени компьютеры становятся все более компактными: от ENIAC размером с олимпийский бассейн до тысячекратно более мощного процессора, упакованного в чипсет нанометрового размера.
В 1985 году CF Джефф Ву впервые использовал термин наука о данных, который напоминает..
Начало работы с машинным обучением Azure
Шаги по установке пакетов Python для Машинного обучения Azure
Azure Machine Learning (AML) предоставляет мощный и удобный способ создания, развертывания и запуска приложений машинного обучения. AML позволяет вам сохранить установленный код на основе Scikit-Learn, PyTorch или любой другой платформы машинного обучения. Это приятно.
Более того, если вы тестируете и запускаете свои эксперименты на своем локальном компьютере, стоимость также довольно низкая. Согласно моему тесту, без..
