Публикации по теме 'data-science'
Основы Python: быстрый путь к ключевым понятиям — Глава 3: Строки
В предыдущей главе мы узнали о числах. В этой главе мы углубимся в одну из самых важных тем в Python: строки. Строки — неотъемлемая часть программирования, позволяющая нам работать с текстовыми данными в Python. Они позволяют нам манипулировать и обрабатывать слова, предложения и даже целые документы. В этой статье мы рассмотрим основы строк, включая их введение, конкатенацию, индексацию и нарезку, а также различные методы, доступные для работы со строками. На реальных примерах мы..
Практический анализ больших данных на GCP с помощью ноутбуков на платформе AI
Все статьи в Medium перенесены в мой блог https://cloudtutorial.ddns.net/
Вступление
В предыдущей статье мы уже немного знали о больших данных. Но эта статья посвящена только теории, как ее реализовать на больших данных? Тогда эта статья должна вам помочь. Когда вы используете python, существует множество IDE, которые помогут вам кодировать. Jupyter Notebook - одна из самых популярных IDE, и на самом деле это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать..
Rembg: легкое удаление фона в Python 📷
Что такое Рембг? Как использовать Rembg для удаления фона с изображения в Python?
Модуль rembg в Python — это библиотека, используемая для удаления фона с изображений. Он основан на алгоритме Рембга, который использует нейронную сеть для выполнения задачи удаления фона. Алгоритм обучен идентифицировать и отделять объекты переднего плана от их фона на изображениях, в результате чего получаются изображения с прозрачным фоном.
Интересная история
Библиотека rembg основана на..
Используйте WaitGroup с умом в параллельных программах в Go
WaitGroup — это примитив синхронизации, который сообщает вашей программе, когда набор go-процедур завершен.
В этом посте мы рассмотрим, когда и как его использовать для синхронизации выполнения горутин.
Начните с примера
Ниже приведен простой пример использования WaitGroup .
Строка № 1: создайте переменную WaitGroup Строка №3–№10: определите две разные функции для запуска в отдельных g или подпрограммах. Строка № 12: добавьте две горутины в WaitGroup. Строка..
10 платформ Python для параллельных и распределенных задач машинного обучения.
Библиотеки Python, позволяющие распределять и распараллеливать задачи машинного обучения
В настоящее время модели нейронных сетей очень глубокие и сложные, требующие изучения большого количества весов. Тренировать такие модели очень сложно. Специалистам по обработке данных необходимо настроить распределенное обучение, контрольные точки и т. Д. Даже после этого специалисты по обработке данных могут не достичь желаемой производительности и скорости сходимости. Обучение больших моделей..
Прогнозируйте цену на топливо с помощью приложений искусственного интеллекта
От питания самолетов до выработки электроэнергии, приготовления пищи и многого другого мир зависит от значительной части своей энергии в виде «топлива».
Цена на топливо колеблется в зависимости от изменений цен на сырую нефть или других глобальных событий, а также отражает политическое и экономическое состояние страны. Основным узким местом остается прогнозирование цен на топливо. Итак, вопрос: может ли искусственный интеллект предсказать цену на топливо?
Ответ большой да...
Создание контролируемых моделей для проверки пользователей — часть 1 руководства
Написано Мацеком Дзюбинским и Бартошом Топольским .
tl;dr Мы разработаем четыре контролируемые модели обучения, чтобы решить, исходит ли пара поведенческих паттернов от одного и того же пользователя. Это будут следующие модели: 1) XGBoost, 2) нейронная сеть MLP, 3) простая сиамская нейронная сеть, 4) сиамская рекуррентная нейронная сеть.
Мы недавно провели семинар на конференции PL in ML на тему Идентификация пользователя на основе динамики нажатия клавиш . На семинаре была..
