Публикации по теме 'data'
Прерывистость регрессии: понимание преимуществ субтитров на Coursera
Это третья часть нашей серии статей о Causal Impact @ Coursera. (Часть II находится здесь )
В Coursera мы используем данные для принятия стратегических решений, применяя различные методы причинно-следственных связей для разработки наших продуктов и планов развития бизнеса. В этой серии причинно-следственных выводов мы покажем, как мы используем следующие методы для понимания историй в наших данных:
(1) контролируемая регрессия
(2) инструментальные переменные
(3) прерывность..
Ограниченная обработка очереди пула в Python
Как обрабатывать ваши данные параллельно с заранее определенным количеством потоков
Недавно я столкнулся с проблемой: мне нужно было создать большое количество (порядка 100) контейнеров Docker, а затем отправить их в реестр. Docker SDK для Python отлично справляется с этим, а вместе с библиотекой multiprocessing позволяет очень эффективно распараллеливать задачу. Однако после некоторого первоначального тестирования я обнаружил, что отправка нескольких изображений в реестр застопорилась,..
Использование ИИ и математических моделей в условиях пандемии Covid-19 — Часть 2
Методы искусственного интеллекта могут оказаться очень полезными при поиске высококачественных прогностических моделей.
В связи со стремительным распространением Covid-19 возникла крайняя необходимость в разработке технологий снижения негативного воздействия и увеличения скорости выздоровления. Вирус Covid-19 создал огромное давление на систему здравоохранения. Именно тогда современные технологии, такие как искусственный интеллект с его различными приложениями, могут быть..
Прогнозирование запасов с использованием множественной линейной регрессии в Python | Ежедневный Python # 18
Эта статья представляет собой учебное пособие по прогнозированию тенденций движения акций с использованием линейной регрессии в Python.
Эта статья - часть задачи Daily Python, которую я взял на себя. Я буду писать короткие статьи о Python ежедневно.
Требования:
Python 3.0 Пип
Установите следующие пакеты:
Pandas - библиотека под лицензией BSD, предоставляющая высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных. Sklearn -..
Секретный соус машинного обучения: курирование
Методы успешного машинного обучения / искусственного интеллекта
Секретный соус машинного обучения: курирование
Ваши успехи в машинном обучении и, в более широком смысле, искусственном интеллекте - это не приложения Sexy… Успех зависит от работы, которую никто никогда не увидит!
Широко заявлено, что данные - это новая нефть, и, как и нефть, данные нуждаются в правильной обработке, чтобы они могли развиваться и использоваться идеально. Мощность моделей машинного обучения будет в..
Выполнение анализа метеорологических данных.
Один из типов данных, который легче найти в сети, - это данные о погоде. Многие сайты предоставляют исторические данные по многим метеорологическим параметрам, таким как давление, температура, влажность, скорость ветра, видимость и т. Д.
Загрузите данные по указанной ссылке .
Источник данных Kaggle: https://www.kaggle.com/muthuj7/weather-dataset
В наборе данных есть почасовые записи температуры за последние 10 лет, начиная с 2006–04–01 00: 00: 00.000 +0200 до 2016–09–09..
Роль машинного обучения в аналитике
Автор Аакаш Трипати
В наши дни аналитика является неотъемлемой частью бизнеса, независимо от его размера. Брокеры по недвижимости анализируют поведение покупателей и предысторию, чтобы выяснить, как скоро можно будет закрыть сделку с недвижимостью. Бренды потребительских товаров используют Analytics для оценки своей эффективности по сравнению с конкурирующими брендами. Amazon и Netflix используют Analytics, чтобы порекомендовать зрителям, что следует купить или посмотреть дальше...
