Публикации по теме 'data'
Как получить доступ к наборам данных в R
Вы потратили часы, выдергивая волосы, пытаясь выяснить, как получить доступ к наборам данных в R? После импорта в переменную доступ к столбцам из набора данных (например, CSV) может быть очень сложным. Иногда столбцы содержат пробелы, необычные символы или другие несоответствия. Вот несколько примеров того, как получить доступ к данным из наборов данных CSV и JSON.
CSV
Прочитать файл: csvDataset<-read.csv("Global Carbon Emissions Record 1751-2013")
2. Столбцы доступа:..
Когда данные не лгут
Данные не лгут, но иногда правда ранит. Когда вы получаете машину для изучения данных и использования ее для построения шаблонов и аналитических моделей, вы достигнете того, что теперь называется машинным обучением. Поскольку эти данные поступают в реальном времени и обычно не обрабатываются, результаты этих моделей в большинстве случаев говорят вам правду.
Но, как и все, что создано руками человека, эти алгоритмы имеют предвзятость, что делает их сомнительными. Они настолько хорошо..
Условный выбор и присвоение с помощью .loc в Pandas
ПИТОН
Условный выбор и присвоение с помощью .loc в Pandas
Краткое введение в выбор подмножеств и редактирование DataFrames
Есть много разных способов выбора данных в Pandas, но некоторые методы работают лучше, чем другие. В этой части мы рассмотрим, как редактировать фреймы данных на основе условных операторов с помощью метода .loc .
Если вы уже некоторое время работаете с Pandas, возможно, вы уже сталкивались с ужасным сообщением «SettingwithCopyWarning» при запуске кода...
Предвзятость в ИИ - часть 2
Предвзятость в данных
В последние годы успешное применение алгоритмов машинного обучения побуждает каждого владельца бизнеса принимать эту новую технологию и использовать ее для различных целей, таких как реклама, рекомендации, распознавание изображений и т. Д. Кроме того, такие алгоритмы и модели становятся надежными партнерами в серьезные области, такие как система здравоохранения, прогнозирование преступности (социальная справедливость), мониторинг занятости / найм [9]...
Проблемы с медицинскими данными! Может ли машинное обучение устранить их?
Исследование McKinsey показывает, что варианты использования AI ML в здравоохранении и фармацевтике могут произвести революцию в отрасли, помогая им принимать более обоснованные решения. Это также повысит эффективность исследований и клинических испытаний, оптимизирует инновации и предложит новые инструменты для потребителей, регулирующих органов и врачей.
Проще говоря, чем больше идей ИИ и МО привносят в медицину, тем быстрее растет отрасль. В этой статье мы больше поговорим о..
5 главных причин использовать Mesh Twin Learning на вашей умной фабрике.
Весь мир говорит о Digital Twin, но давайте подумаем немного дальше. Digital Twin — это только первый шаг, а не конечная цель. Mesh Twin Learning — это следующий этап, так что давайте рассмотрим его и предоставим ряд ключевых преимуществ, которые MTL готов предоставить!
Состояние производства
Индустрия 4.0 и умные фабрики набирают обороты. Согласно исследованию, проведенному Deloitte совместно с MAPI, 86% производителей считают, что инициативы «умных» заводов станут основным..
Как MonetDB / X100 использует производительность современного процессора
Современные процессоры претерпели значительное развитие. Но как MonetDB использует это развитие, чтобы максимизировать свою производительность?
Компьютерные процессоры значительно развились за последние три десятилетия. Это развитие связано не только с увеличением количества содержащихся в нем транзисторов, но и с развитием архитектуры. Следовательно, приложение должно адаптироваться к тому, как работает ЦП, чтобы максимизировать свой потенциал. Такие же старые, как и сам ЦП, системы..
