Публикации по теме 'data'
Вы можете изучать науку о данных самостоятельно. Вот как!
Каковы основные навыки, чтобы стать специалистом по данным? И можете ли вы развить эти навыки посредством самообучения? По словам профессора компьютерных наук и инженерии Массачусетского технологического института Ананта Агарвала, можно и полезно освоить этот навык без предварительного опыта. Он утверждает, что лучший способ изучить науку о данных — это самообучение. Изучить навыки работы с данными проще, чем вы думаете. В этой статье будет показано, что навыкам Data Science можно..
Где найти данные для машинного обучения?
Высококачественные данные - ключ к созданию полезных моделей машинного обучения
Модели машинного обучения изучают свое поведение на основе данных. Итак, поиск нужных данных - большая часть работы по внедрению машинного обучения в ваши продукты.
Сколько именно данных вам нужно, зависит от того, что вы делаете и от вашей отправной точки. Существуют такие методы, как трансферное обучение, чтобы уменьшить количество необходимых данных. Или для некоторых задач доступны предварительно..
Обрабатывать категориальные данные, порядковые данные, которые должен знать каждый специалист по данным и аспирант в 2022 году.
1.One Hot Encoding
2.Count Or Frequency Encoding
3.Ordinal encoding,Monotonic ordinal encoding,Target Guided Ordinal Encoding,Target Guided Mean Encoding
4.Target encoding / Mean encoding
5.Probability Ratio Encoding
6.label encoding or .cat.codes
7.probability ratio encoding
8.woe(Weight_of_evidence)
9.one hot encoding with multi category (keep most frequently repeated only) (One hot encoding of top categories)
10.feature hashing
11.sparse csr matrix..
Темные запускающие модели машинного обучения
Ключевые моменты использования темного запуска для моделей машинного обучения
В 2017 году Google рассказывал о методе определения готовности новой службы к трафику, который команда ожидает, но не хочет, чтобы реальные пользователи пострадали, если у новой службы могут возникнуть потенциальные проблемы. Его цель заключалась в том, чтобы определить проблемные области до того, как сервис действительно заработает. Техника получила название Темный запуск ».
Темный запуск в машинном..
9 лучших сертификатов Data Science, о которых нужно знать в 2020 году
Некоторые из лучших программ сертификации в области науки о данных, которые стоит рассмотреть
Растущая популярность МООК - неоспоримый факт. Имеются данные о растущем числе корпораций, использующих МООК для повышения квалификации кадров. По моему мнению (и к рекрутерам, с которыми я встречался), онлайн-сертификаты свидетельствуют о ваших способностях, выходящих за рамки знаний из учебников на стандартной справочной платформе.
Учащиеся используют MOOC из личных интересов или для..
Данные и конвейеры данных
(Введение и важность управления потоками данных)
Написано в сотрудничестве с Хирен Рупчандани
Предисловие
В последнее десятилетие мы наблюдали бум инноваций в области больших данных из-за появления большой объем данных . Данные, полученные из нескольких источников, не могут быть потрачены впустую и требуют тщательной обработки, прежде чем мы сможем использовать их дальше.
Сбор данных из разных источников, их хранение в базе данных, применение бесчисленных..
Как уменьшить предвзятость с помощью технологий маркировки данных с открытым исходным кодом
В машинном обучении и разработке ИИ важны аспекты маркировки данных. Вам нужен структурированный набор обучающих данных, из которых система машинного обучения может извлечь уроки.
Создание точно размеченных наборов данных требует больших усилий. Инструменты маркировки данных очень удобны, потому что они могут автоматизировать процесс маркировки, что особенно утомительно.
Что такое маркировка данных?
Алгоритмы контролируемого машинного обучения учатся на размеченных данных, данных,..
