Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

ОС для ИИ: как бессерверные вычисления обеспечивают машинное обучение нового поколения

Джон Пек — разработчик полного спектра и защитник Алгоритмии , открытого рынка алгоритмов. На ODSC West 2018 он выступил с докладом ОС для ИИ , в котором рассказал, как бессерверные вычисления обеспечивают машинное обучение следующего поколения. Слайды к презентации Пека можно найти ЗДЕСЬ . Название доклада немного вводит в заблуждение. То, о чем здесь говорит Пек, — это не буквальная операционная система, то есть не конкурент Linux или Windows. Вместо этого он смотрит на то, как со..

Python на всю жизнь

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ Основные структуры данных Python Списки 2. Кортежи 3. Словари 4. Наборы Списки Список может содержать значения любого типа в виде последовательности. Массивы обычно реализуются в python с помощью списков. Один список может содержать String, integer, float одновременно. Списки изменяемы. Это означает, что элементы могут быть вставлены, удалены или изменены. 2. Кортежи Кортежи неизменны. После создания операции..

От чисел к инсайтам: использование статистики в науке о данных

Прежде чем углубиться в статистику, давайте посмотрим, что такое наука о данных и ее жизненный цикл. Наука о данных — это практика использования статистических и вычислительных методов для извлечения идей и знаний из данных. Он включает в себя сбор, очистку, обработку, анализ и визуализацию данных для выявления закономерностей и тенденций, которые могут использоваться в бизнес-решениях, научных исследованиях и других приложениях. Жизненный цикл показывает, что работа с данными..

Виртуальная археология

Или новая увлекательная профессия будущего Виртуальная археология... Эта мысль у меня уже давно есть и не пропадает. Теперь я застрял в лифте и, наконец, у меня есть время это записать (буквально сижу на полу лифта и жду помощи 😀). Только представьте, какой цифровой след мы оставим за собой в течение жизни. До 21 века историкам, археологам и т. д. приходилось иметь дело со многими реальными физическими объектами, такими как старые столовые приборы или записки, чтобы пролить свет на..

Обучение Интернету вещей (IOT) в NOIDA.

Интернет вещей (IoT) – это сеть физических гаджетов, транспортных средств, бытовых приборов и других вещей, оснащенных оборудованием, компьютерной программой, датчиками, исполнительными механизмами и сетью. которые позволяют этим объектам ассоциировать и обмениваться информацией. Каждая вещь необычайно идентифицируема благодаря своей встроенной вычислительной структуре, но способна взаимодействовать внутри существующей интернет-структуры . IoT позволяет обнаруживать объекты..

Самый фундаментальный уровень MLOps — необходимая инфраструктура

Право на инфраструктуру для внедрения решений MLOps В моем предыдущем посте я обсудил три ключевых компонента для создания комплексного решения MLOps, а именно конвейеры разработки данных и функций, обучение модели ML и переобучение модели конвейера ML, обслуживающей конвейеры. Вы можете найти статью здесь: Изучите ядро MLOPS — Построение конвейеров машинного обучения . В конце моего последнего сообщения я кратко рассказал о том, что сложность решений MLOps может значительно..

Алгоритмы машинного обучения для данных банковского маркетинга

Описание:- Эти данные относятся к кампаниям прямого маркетинга (телефонным звонкам) португальского банковского учреждения. Цель классификации - предсказать, подпишется ли клиент на срочный депозит. Набор данных: - Набор данных, который мы здесь используем, взят из Репозитория машинного обучения UCI . Этот набор данных общедоступен для исследования. Цель классификации - предсказать, подпишется ли клиент (да / нет) на срочный депозит (переменная y). Информация об атрибутах:..