Публикации по теме 'data-science'
Воскресный брифинг D4S № 55
Выпуск №55
Воскресный брифинг D4S № 55
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
14 июня 2020 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать на воскресный брифинг от 14 июня, где мы продолжаем празднование 1-й годовщины этого скромного информационного бюллетеня. На этой неделе мы продолжаем серию блогов о CoVID-19: CoVID-19: визуализация данных отдельных пациентов . В этом посте мы..
Приложения рекомендательных систем, часть 4 (искусственный интеллект)
Изучение причинно-следственной структуры с помощью системы рекомендаций (arXiv)
Автор: Шуюань Сюй , Да Сюй , Эврен Корпеоглу , Сушант Кумар , Стивен Го , Каннан Ачан , Юнфэн Чжан
Аннотация . Фундаментальной задачей рекомендательных систем (RS) является понимание причинно-следственной динамики, лежащей в основе принятия решений пользователями. Большая часть существующей литературы решает эту проблему, используя причинно-следственные структуры, выведенные из знаний..
Отношения между таблицами в SQL
Отношения между таблицами говорят вам, какая часть данных из поля внешний ключ может отображаться в связанном столбце первичный ключ и наоборот.
Как видно на рисунке выше, столбец « customer_id » является первичным ключом таблицы « Customers ». Это означает, что он содержит только уникальные значения — 1, 2, 3 и 4. Ту же информацию о «customer_id» можно найти в таблице « Продажи » в качестве внешнего ключа , но у вас, скорее всего, будет намного больше, чем 4 строки...
Изучение Python для обработки данных 2023
Полная дорожная карта для изучения Python для обработки данных
Если вы заинтересованы в изучении всех этих вещей, которые я упомянул в блоге сразу, то я недавно запустил свой курс по Python для обработки данных.
Python для обработки данных Иметь базовое понимание языка программирования Python. Объектно-ориентированное программирование. Изучите передовой опыт… learn.datawithdarshil.com
Этот курс поднимет вас с самого базового до..
Инновационные исследовательские работы на основе геометрического глубокого обучения, часть 1
Геометрическое глубокое обучение выявляет пространственно-временной отпечаток микроскопического движения ( arXiv )
Автор: Хесус Пинеда , Бенджамин Мидтведт , Харшит Бачиманчи , Серхио Ноэ , Даниэль Мидтведт , Джованни Вольпе , Карло Манцо
Аннотация: Характеристика динамических процессов в живых системах дает важные подсказки для их механистической интерпретации и связи с биологическими функциями. Благодаря недавним достижениям в методах микроскопии теперь можно..
В чем разница между наукой о данных, аналитикой данных и машинным обучением
Полное руководство по изложению ключевых различий между наукой о данных, анализом данных и машинным обучением.
В предыдущих статьях мы обсуждали Python и разницу между аналитиками данных и специалистами по данным . Здесь я собираюсь обсудить ключевые различия между аналитикой данных, наукой о данных и машинным обучением. Эта статья поможет вам тщательно выбрать профессию. Давай начнем!!
Аналитика данных:
Аналитика данных — это процесс изучения, преобразования и..
Важность Kubernetes для науки о данных
Kubernetes (K8s) — это организационная структура держателя с открытым исходным кодом, которая быстро становится фундаментальной для ИТ-подразделений по мере их перехода к контейнерным приложениям и микросервисам. Как бы Kubernetes ни был силен в выполнении общих ИТ-задач, Kubernetes также предлагает экстраординарные преимущества, помогающие быстро справляться с работой в области информационных наук. С помощью держателей исследователи информации могут сделать свои дисплеи компактными и..
