Публикации по теме 'data-scientist'


От DeepMind к успеху стартапа: путешествие на рубежи ИИ с Алексой Гордич
Алекса Гордич — Подкаст «Что такое AI», выпуск 18 В этом захватывающем выпуске подкаста у меня была возможность взять интервью у Алексы Гордич, бывшего инженера-исследователя DeepMind, который рискнул создать свой собственный стартап под названием Ortus. В ходе беседы мы исследуем различные темы, в том числе текущие приоритеты Алексы, его работу в DeepMind, его решение бросить магистерскую программу и то, как он получил роль инженера-программиста в области машинного обучения в..
Борьба с дисбалансом в моделях классификации: методы и стратегии
ВВЕДЕНИЕ Дисбаланс — распространенная проблема, возникающая при работе с классификационными моделями. Дисбаланс относится к ситуации, когда распределение классов в обучающих данных неравномерно, при этом один класс имеет значительно меньше экземпляров, чем другие. Это может привести к предвзятым моделям и плохой работе с классом меньшинства. В этой статье мы рассмотрим различные методы и стратегии для устранения дисбаланса и повышения производительности моделей классификации. Мы также..
Прогноз одобрения кредитной карты
Добро пожаловать в мои последние размышления о науке о данных. Будучи студентом учебного курса по исследованию данных, я имел честь наблюдать за данными с уникальной точки зрения, и мне не терпится поделиться с вами своими мыслями. За последние месяцы я начал ценить сложность машинного обучения и то, как оно продолжает развиваться в меняющиеся времена. В этой статье я углублюсь в прогнозирование одобрения кредитных карт с помощью машинного обучения. Так что садитесь поудобнее, берите..
Анализ качества вина на основе данных: изучение наборов данных о красных и белых винах с помощью моего проекта Vivino»
«Вино делает каждый прием пищи особенным, каждый стол более элегантным, каждый день более цивилизованным». — Андре Симон Эта работа под названием Мой проект Vivino представляет собой исследование глубин науки о данных применительно к миру вина. Когда мы начнем этот путь, наши цели будут выходить за рамки базового анализа; мы хотим понять сложности прогнозирования качества вина, анализа настроений пользователей, индивидуальных рекомендаций по винам и класса марочных вин. Мы надеемся..
Как вы объясните машинное обучение пятилетнему ребенку?
Машинное обучение похоже на супер-умного друга, компьютер, который любит учиться на том, что он видит и испытывает. Он может решать головоломки, распознавать картинки и даже играть в игры, со временем обучаясь и совершенствуясь. Давайте погрузимся в этот увлекательный мир машин, которые могут учиться и открывать для себя, как они делают нашу жизнь более захватывающей и веселой! Представьте, что у вас есть фантастический компаньон по решению проблем, назовем его «Суперученик». Этот..
Практическое руководство, как стать специалистом по данным: от новичка до профессионала
Изучите основные навыки, инструменты и стратегии, чтобы начать успешную карьеру в области науки о данных Наука о данных сегодня является одной из самых востребованных и быстрорастущих областей в технологической индустрии. С увеличением объема данных, генерируемых каждый день, предприятиям и организациям нужны квалифицированные специалисты, которые могут собирать, анализировать и интерпретировать данные для принятия обоснованных решений. Если вы заинтересованы в карьере в области науки..
Осторожно, специалисты по данным: 7 самых недооцененных навыков, которые могут сделать или разрушить ваш успех!
Наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая требует множества различных навыков в дополнение к техническим знаниям. Хотя владение программированием, машинным обучением и статистическим анализом имеет важное значение, эффективность специалиста по данным может быть значительно повышена за счет ряда недооцененных навыков. В этой статье мы рассмотрим семь из этих способностей, которые часто игнорируются, но имеют решающее значение для успеха специалиста по данным. 1...