Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Три популярных метода кластеризации и когда использовать каждый

В безумной спешке найти новые способы разделения помеченных данных мы часто забываем обо всем, что можем сделать с помощью обучения без учителя. Неконтролируемое машинное обучение может быть очень мощным само по себе, и кластеризация, безусловно, является наиболее распространенным выражением этой группы проблем. Это краткий обзор трех наиболее популярных подходов к кластеризации и того, для каких ситуаций каждый из них лучше всего подходит. Единственное, что объединяет..

Применение алгоритма YOLO часть 2 (машинное обучение)

Начало работы с YOLO YOLO: Объяснение обнаружения объектов в реальном времени И здравствуйте, если вы ищете продвинутый инструмент обучения данных для создания детекторов объектов, классификаторов изображений и… www.v7labs.com Система обнаружения объектов в реальном времени с моделями YOLO и CNN: обзор ( arXiv) Автор: Вишванатха В. , Чандана Р. К. , Рамачандра А. С. Вывод: Область искусственного интеллекта основана..

Как собирать меньше пользовательских данных, чтобы получить лучшие результаты

В настоящее время кажется, что большинство компаний сосредоточены на сборе все большего количества пользовательских данных, чтобы добиться успеха. Что, если я скажу вам, что вы можете получить лучшие результаты, собрав минимально возможный объем данных? Подумай об этом. Зачем вам нужно знать все конкретные детали цифрового опыта вашего пользователя? Если бы вы были на их месте, вам было бы удобно делиться каждым своим движением и каждым вздохом? Возможно нет. Позвольте мне..

SVM Demystified - часть серии Demystify AI

Автор Арун Кришнасвами Эта статья является частью серии, посвященной изучению различных алгоритмов машинного обучения и их упрощению. Цель сериала - помочь простым людям разобраться во всем, что касается алгоритмов. Когда кто-то наткнется на «SVM» - он поймет, что это такое! Часть 1 - SVM Давайте вставим палку Что, если кто-то добавит больше шаров на стол SVM решает эту проблему следующим образом: кладет палку на стол, оставляя по возможности большие зазоры с..

Пусть Fabric научит вас программировать с помощью Data Wrangler — Сэм Дебрюйн

Подключение к Fabric Lakehouses & Warehouses из кода Python — Сэм Дебрюйн В этом посте я покажу вам, как подключиться к вашим хранилищам и хранилищам Microsoft Fabric Lakehouses из Python. Пакеты и зависимости Для подключения к Fabric мы будем использовать драйвер Microsoft ODBC. Этот драйвер доступен для Windows, Linux и macOS. Нажмите на свою операционную систему, чтобы загрузить и… datarootsdataroots

Пришла новая панда

Давайте обсудим одну из наиболее широко используемых библиотек в области науки о данных — Pandas. Pandas — известная библиотека для обработки и анализа данных, широко используемая людьми, связанными с данными. Pandas предоставляет мощные инструменты для обработки структурированных данных. Недавно была выпущена основная версия 2.0.0 Pandas с несколькими новыми функциями и улучшениями. В этой статье мы расскажем о некоторых основных изменениях в новой версии Pandas. Хотя есть..

Что такое обучение с подкреплением? — 2 минуты прохождения

В последнее время я много пишу о машинном обучении и науке о данных, но ни разу не затрагивал эту тему в своем блоге. Итак, сегодня я хотел бы рассказать о том, что такое обучение с подкреплением, его виды, их преимущества и недостатки. Что такое обучение с подкреплением?