Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Если вы абстрагируете свой R-код, сила в вас сильна.

Написав функцию для анализа персонажей Звездных войн, изучите мощные возможности абстракции R Любой порядочный математик или программист скажет вам, что если задача повторяется снова и снова, ее нужно превратить в функцию. Это всегда было правдой, и если вы все еще кодируете повторяющиеся задачи снова и снова, просто меняя одну или две переменной - например, если вы просто копируете / вставляете код - тогда вам нужно остановиться прямо сейчас и научиться писать функции. Но последние..

Практическое руководство по выбору правильной метрики для оценки моделей машинного обучения

Когда дело доходит до оценки моделей машинного обучения, важно выбрать правильную метрику для конкретной проблемы, которую вы пытаетесь решить. Подходящая метрика может зависеть от типа проблемы (классификация, регрессия, кластеризация), целей модели и других факторов, таких как несбалансированные классы или потребность в вероятностных прогнозах. Мы рассмотрим ряд общих метрик для оценки моделей машинного обучения, включая метрики классификации, метрики регрессии и метрики..

Состояние мобильных граничных вычислений в 2022 году, часть 3

1. Реконфигурируемые интеллектуальные наземные мобильные пограничные вычисления по прерывистым каналам миллиметрового диапазона ( arXiv ) Автор: Фатима Эззара Айрод , Маттиа Мерлуцци , Паоло Ди Лоренцо , Эмилио Кальванезе Стринати . Аннотация: Появление реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей (RIS) в сетях беспроводной связи открывает способ поддержки высокочастотного радиодоступа (например, в миллиметровом диапазоне) при преодолении их чувствительности к наличию..

Понимание роли гиппокампа, часть 2 (нейронаука)

Направленная настройка свойств фазовой прецессии в гиппокампе ( biorXiv ) Автор: Юк-Хой Ю, Джилл К. Лойтгеб, Кристиан Лейболд Выдержка: Направление бега в гиппокампе кодируется частотными модуляциями активности поля места, а также временными корреляциями спайков, известными как тета-последовательности. Однако до сих пор не изучено, связаны ли между собой коды скорости направления и корреляции полей места, и поэтому природа того, как информация о направлении кодируется в..

Профилирование данных

1. Что такое профилирование данных? Профилирование данных — это метод обнаружения и исследования проблем с качеством данных, таких как дублирование, несогласованность, отсутствие точности и отсутствие полноты. Профилирование данных выполняется путем анализа одного или нескольких источников данных и сбора метаданных, показывающих состояние данных, что позволяет менеджерам данных исследовать причину ошибок данных. Профилирование данных позволяет просматривать статистику данных, такую..

Прогнозирование инсульта с использованием машинного обучения

Оля, у меня есть подруга, которая всегда здоровается на другом языке, когда я ей звоню. Возвращаясь к основной теме, я изучаю машинное обучение с прошлого года, и мой! это была поездка. После этого я пришел к выводу, что все не так просто. Перед тем, как начать мл-проект, я открываю около 10 вкладок, потому что вам нужно много читать и собирать информацию, прежде чем вы закончите (может быть, это только я, хахаха) В этом посте цель состоит в том, чтобы предсказать инсульт на основе..

Масштабирование мониторинга машинного обучения

Контекст Услуги машинного обучения (ML) широко используются в QuintoAndar, чтобы помочь ответить на сложные бизнес-вопросы и расширить возможности нескольких ключевых функций нашей экосистемы. Для поддержки этих сервисов команда MLOps поддерживает и постоянно обновляет распределенную и масштабируемую архитектуру, как описано в этом отличном посте Лукаса Кардозо . Одно из наших недавних направлений работы заключалось в создании и распространении компонентов активного мониторинга с..