Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Этапы проекта машинного обучения

Руководство, которое поможет вам в процессе разработки машинного обучения. Проекты машинного обучения сложны, и для снижения рисков важно понимать процесс. Рисков может быть много, от решения несуществующей проблемы до построения модели, которая не соответствует какому-то требованию. Существует множество сред для работы, которые могут помочь вам на протяжении всего процесса разработки машинного обучения. Для проектов данных наиболее распространенным является CRISP-DM (межотраслевой..

Применение цепи Маркова Монте-Карло, часть 2 (искусственный интеллект)

SWISS: масштабируемая цепочка Маркова, стратегия Монте-Карло «разделяй и властвуй» (arXiv) Автор: Каллум Винер , Кристофер Немет , Крис Шерлок . Аннотация . Стратегии «разделяй и властвуй» для алгоритмов Монте-Карло становятся все более популярным подходом к масштабированию байесовского вывода для больших наборов данных. В своей простейшей форме данные распределяются между несколькими вычислительными ядрами, и отдельный алгоритм Монте-Карло цепи Маркова на каждом ядре..

Давайте вернемся: учредительное письмо гильдии ИИ

Давай вернемся Учредительное письмо Гильдии ИИ Миссия и ценности AI Guild После того, как мы осветили «Ценности и Кодекс поведения гильдии AI», мы хотели бы выделить исходное учредительное письмо членов гильдии AI для нынешних и будущих членов гильдии AI. Исходное сообщение Криса Армбруста можно найти здесь: Учредительное письмо Гильдии ИИ Открытое письмо членов Гильдии ИИ нынешним и будущим членам Гильдии ИИ Уважаемые члены..

10 шаблонов для создания моделей машинного обучения с помощью 🐍

Мы уже видели категории контролируемого, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением, основные алгоритмы машинного обучения и процесс построения прогностических моделей. Теперь мы увидим все это на практике на языке Python через его основные пакеты и построим некоторые модели машинного обучения. Учебная тетрадь Посетите Jupyter Notebook , чтобы ознакомиться с концепциями, которые будут охватывать Создание моделей машинного обучения , и мой Medium Profile для других..

Как получить самую сексуальную работу - специалист по анализу данных в 2018 году?

Мы провели онлайн-исследование и выяснили основные препятствия и проблемы для работы в качестве специалиста по данным или для того, чтобы сменить карьеру на специалиста по данным? # Не знаете, с чего начать или где учиться? #No Network, чтобы найти работу или компанию, которая вам нравится? # Нет опыта работы специалистом по обработке данных? Даже вы умеете писать алгоритм? Вот 8 основных советов, которым нужно следовать 1. Сначала установите цель Ищете новую интересную..

20 динамических SQL для инженеров данных

Создание гибких запросов для динамических сред данных Динамический SQL — это мощный метод, используемый для динамического создания и выполнения операторов SQL во время выполнения. В отличие от статического SQL, который включает в себя жестко закодированные запросы, динамический SQL обеспечивает гибкость при построении запросов на основе изменяющихся условий или пользовательского ввода. Эта универсальность имеет решающее значение для обработки сложных сценариев, таких как создание..

Данные - топливо для искусственного интеллекта

Отличное качество данных так же важно для успеха вашего решения AI, как и качество программного обеспечения для ваших критически важных программ. Навыки работы с данными - это обязательное условие в вашем путешествии по ИИ, и они необходимы для разработки этичных решений ИИ. В сегодняшнем обсуждении искусственного интеллекта много говорится и пишется о нейронных сетях и платформах искусственного интеллекта, которые обеспечивают возможности нейронных сетей. Однако мы считаем, что..