Публикации по теме 'data-science'
Маск и исследователи призывают положить конец гонке искусственного интеллекта, разожженной ChatGPT
Не слишком ли быстро технологические организации внедряют инновации, основанные на искусственных рассуждениях, которые однажды могут перехитрить людей? Таково решение группы безошибочно узнаваемых исследователей ПК и других знаменитостей технологической отрасли, например, Илона. Маск и его коллега-благотворитель Macintosh Стив Возняк, которым требуется 6-месячная передышка, чтобы подумать об опасностях. широко использовался чат-бот с имитацией интеллекта ChatGPT, который помог провести..
Регрессия: объяснение метрик регрессии и что может пойти не так
Не знаете, почему R² отрицательный? Читайте ниже, чтобы узнать больше.
Машинное обучение постоянно растет и, как говорят, затрагивает все области и радикально меняет способ функционирования человечества. Некоторые достижения уже начали оказывать влияние на общество, такие как системы обнаружения мошенничества, онлайн-системы одобрения кредитов, беспилотные автомобили, обнаружение опухолей и т. Д. Алгоритмы машинного обучения уже стали частью нашей повседневной жизни, от рекомендаций..
Простой веб-скрапинг от Yahoo! Финансы
Из-за недавней волатильности фондового рынка можно было бы колебаться при входе на рынок. Это может быть возможностью пересмотреть свои инвестиционные стратегии и найти активы, которые могут быть недооценены напуганным рынком. Оценка финансовой отчетности имеет основополагающее значение для инвестиций, основанных на стоимости. Яху! Finance предоставляет легкодоступные финансовые данные о публично торгуемых компаниях, которые можно получить с помощью нескольких простых команд.
В этой..
Подходы к обнаружению социальных ботов, часть 1 (искусственный интеллект)
RF-GNN: Нейронная сеть Random Forest Boosted Graph для обнаружения социальных ботов ( arXiv )
Автор: Шухао Ши , Кай Цяо , Цзе Ян , Баоцзе Сун , Цзянь Чен , Бин Янь .
Аннотация: Наличие большого количества ботов в социальных сетях приводит к неблагоприятным последствиям. Хотя алгоритм случайного леса широко используется для обнаружения ботов и может значительно повысить производительность слабых классификаторов, он не может использовать взаимодействие между учетными записями...
3 лучших практики для инженеров данных в BigQuery
Как легко повысить производительность запросов в хранилище данных Google
Особенно во время интеграции данных из исходных систем в Google BigQuery, а также при создании представлений при прямом доступе к источнику данных есть три ключевых передовых метода, которым должны следовать инженеры данных, а также другие эксперты, такие как аналитики данных и специалисты по данным.
Использование перекрестной проверки K-Fold для оценки эффективности логистической регрессии
Пошаговый рецепт Python.
Объяснение перекрестной проверки
Перекрестная проверка - это метод, позволяющий оценить производительность модели с меньшей дисперсией, чем при разбиении одного набора «поезд-тест». Он работает, разбивая набор данных на k частей (т.е. k = 5, k = 10). Каждый раз, когда мы разделяем данные, мы называем действие «складкой». Модель обучается на k-1 складках с одной отведенной назад и тестируется на удерживаемой задней части. Каждый сгиб должен быть как можно..
Работа с концепцией L-бесконечности в машинном обучении, часть 5.
Пары L-бесконечности и приложения к особенностям (arXiv)
Автор : Неро Будур , Марсель Рубио
Аннотация: Над полем нулевой характеристики каждая задача деформации с когомологическими ограничениями управляется парой, состоящей из дифференциально-градуированной алгебры Ли вместе с модулем. К сожалению, эти пары обычно бесконечномерны. Мы показываем, что каждая задача деформации с когомологическими ограничениями контролируется типично конечномерной парой L-бесконечности. В качестве..
