Публикации по теме 'data-scientist'


Когда вы начинаете идти по дороге, появляется путь
Мысли о машинном обучении как о карьере Очень часто я читаю в своей ленте в социальной сети о студентах, которые спрашивают, как получить работу в области науки о данных или как устроиться на работу в сфере машинного обучения. В этой статье я хочу поделиться своим личным опытом и некоторыми техническими советами для людей, которые не могут решить, с чего начать или как это сделать. Название этой статьи - это цитата, которая, на мой взгляд, лучше всего подходит для этой конкретной..
Добро пожаловать в мир алгоритмов
30 августа 2018 г., Лондон, Великобритания Мы живем в мире алгоритмов. Если вы специалист по данным, разработчик, студент или просто интересуетесь алгоритмами, наше сообщество для вас! ПЕРВЫЙ В ВЕЛИКОБРИТАНИИ АЛГОРИТМ КАК УСЛУГА (AAAS) ОТКРЫТ ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ! AlgoLib предлагает вам наиболее полную библиотеку алгоритмов, основанную на возможностях сообщества и адаптированную к передовым технологиям. Наша платформа предоставляет каждому возможность изменить то, как мы живем..
Понимание XGBoost простая интуиция
Здесь, в этом блоге, я хотел бы обсудить, что происходит внутри алгоритма Xgboost (математически)? Как это работает внутри? Давайте рассмотрим приведенный ниже набор данных. В этом наборе данных алгоритм должен решить, основываясь на зарплате человека и его кредитном статусе, будет ли одобрен его запрос на кредитную карту или нет? Зарплата ‹=50к и ›50к, всего 2 класса. Кредит: B-плохо, G-хорошо, N-нормально. Зарплата ‹=50к и ›50к, всего 2 класса. Кредит: B-плохо, G-хорошо,..
Пять уроков по инвестиционным стратегиям на основе машинного обучения
Некоторые утверждают, что финансовые рынки — плохой выбор для применения машинного обучения (ML). Эти статьи были сосредоточены на предсказании доходности рынка или акций и ссылались на гауссовские свойства этих доходностей или «зашумленность» таких данных в качестве причины своих выводов. Часто их пишут специалисты по обработке и анализу данных, которые, несомненно, хорошо разбираются в своем ремесле, но им не хватает знаний в предметной области проблемы, которую они пытаются решить;..
Разработка функций с использованием Featuretools с кодом
Разработка функций с использованием Featuretools с кодом Разработка функций , также известная как создание функций, - это процесс создания новых функций из существующих данных для обучения модели машинного обучения. Как правило, разработка функций - это длительный ручной процесс, основанный на знаниях предметной области, интуиции и манипулировании данными. Этот процесс может быть чрезвычайно утомительным, а окончательные характеристики будут ограничены как человеческой..
мл | Алгоритм дерева решений и код с использованием Python.
Древо решений Дерево решений — один из самых популярных алгоритмов машинного обучения, который использовался все время. В этой истории я хочу рассказать об этом, так что давайте начнем !!! Деревья решений используются как для задач классификации, так и для задач регрессии, в этой статье мы говорим о классификации. Прежде чем мы погрузимся в это, позвольте мне спросить вас об этом Почему дерево решений? У нас есть пара других алгоритмов, так почему мы должны выбирать деревья..
Как стать специалистом по данным, аналитиком данных или инженером AI/ML: новые технологии для женщин?
Как стать специалистом по данным, аналитиком данных или инженером искусственного интеллекта/машинного обучения: новые технологии для женщин? — В новых технологиях есть много возможностей для женщин, почти все роли, которые вы только можете себе представить. Будь то ученый данных или аналитик данных , ученый ML, инженеры ML. Все эти роли открыты для женщин, и поле очень поощряет женщин. Привет, ребята, так что в этот женский день у нас есть особенное видео, в котором мы поговорим о..