Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные

Понимание разницы между структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными Введение По оценкам, только в 2021 году 2,5 квинтиллиона байтов данных было сгенерировано , а потреблено 79 зеттабайтов данных (источник: Statista), в то время как эти цифры растут в геометрической прогрессии с каждым годом. Но у вас может возникнуть вопрос: что мы на самом деле имеем в виду, говоря о термине данные ? Данные бывают разных типов; от электронных таблиц до текста..

Методы сегментации медицинских изображений, часть 3 (машинное обучение)

STM-UNet: эффективная U-образная архитектура на основе Swin Transformer и многомасштабного MLP для сегментации медицинских изображений (arXiv) Автор: Лэй Ши , Тяньюй Гао , Чжэн Чжан , Цзюньсин Чжан . Аннотация: Автоматизированная сегментация медицинских изображений может помочь врачам ставить диагноз быстрее и точнее. Модели на основе глубокого обучения для сегментации медицинских изображений в последние годы добились больших успехов. Однако существующие модели не могут эффективно..

Визуализация векторных вложений для интерпретируемости модели

Интерпретируемость — распространенная проблема в контексте моделей машинного обучения (ML). Почему наши модели делают именно такие прогнозы? На этот вопрос сложно ответить при работе со структурированными данными — неструктурированные данные делают проблему еще более сложной. Прежде чем двигаться дальше, полезно определить, что мы подразумеваем под структурированными и неструктурированными данными. Структурированные данные обычно помещаются в таблицу с определенными и конечными..

Номер телефона службы поддержки клиентов PhonePe 838-999-8920 /// 8170008699 Позвоните сейчас....

5 обязательных анализов ошибок перед запуском модели в производство

Загляните глубже в свои глубинные модели Это совместная статья с Neptune.ai. Оригинал статьи можно найти здесь . Расцвет эры глубокого обучения начался в 2012 году, когда Алекс Крижевский создал сверточную нейронную сеть, которая повысила точность классификации изображений более чем на 10%. За резким успехом вскоре последовали другие области исследований, и вскоре другие предприятия — как конгломераты, так и стартапы — надеялись применить эту передовую технологию в своих…

Используйте оконные функции MySQL, чтобы получить больше от ваших данных

Оконные функции - это расширенная функция, предлагаемая MySQL для повышения производительности выполнения запросов. Эти функции действуют на группу строк, относящуюся к целевой строке, называемой рамкой окна. В отличие от предложения GROUP BY, оконные функции не сворачивают строки в одну строку, вместо этого сохраняя детали каждой строки. Этот новый подход к запросам данных бесценен для анализа данных и бизнес-аналитики. Оконные функции и агрегатные функции Агрегатные функции..

Text2Image: Новый способ НЛП?

Эта проблема Обработка естественного языка (NLP) долгое время считалась крепким орешком, по крайней мере, по сравнению с компьютерным зрением. Модели НЛП требуют больше времени для работы, их труднее реализовать и требуют значительно больших вычислительных ресурсов. С другой стороны, модели распознавания изображений стали намного проще в реализации и меньше нагружают ваши графические процессоры. Это заставило меня задуматься, можем ли мы преобразовать корпус текста в изображение? Можем..