Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Ваш ИИ научится учиться

Следующие шаги в области искусственного интеллекта Человеческий интеллект кажется особенным (в большинстве случаев). У нас есть возможность быстро учиться на нескольких образцах данных. Способность делать это проистекает из нашей врожденной способности извлекать уроки из предыдущих уроков и распознавать, когда контекст и концепции схожи. Это не ограничивается людьми; животные разделяют эти наборы навыков (например, обезьяны и вороны ). В машинном обучении мы возьмем модель,..

Игра в Бога с данными

Игра в Бога с данными 5 проблем с синтетическими данными и код для оценки новых подходов к машинному обучению Итак, у вас есть подход к машинному обучению, который вы хотите опробовать. Отлично, но как вы докажете его ценность? Ответ: синтетические данные. Синтетические данные имеют несколько преимуществ перед реальными данными при оценке нового подхода. В случае синтетических данных характер задачи, входные характеристики, размерность, размер выборки, степень шума и другие..

Визуализация набора данных Telco Churn и выделение важных функций

В этом блоге мы собираемся ответить на некоторые вопросы, перечисленные ниже. Вопросы 1) Как визуализировать набор данных? Вопросы 2) Как выбрать важные функции? Вопросы 3) Как сопоставить различные типы моделей с помощью SK-learn? Вопросы 4) Как повышать и понижать выборку набора данных? Перед тем, как начать глубокое погружение в болото, мы сначала обсудим, что набор данных Churn? Набор данных Simply Churn — это набор данных, который содержит данные о разных людях, и этот тип..

Сравнение функций 4 популярных платформ машинного обучения

Машинное обучение, термин и технология, уже много лет имеет первостепенное значение и актуальность в контексте вычислительных приложений. Артур Сэмюэл впервые придумал слово «машинное обучение» в 1957 году. Машинное обучение — это, по сути, часть искусственного интеллекта, которая развивается в областях распознавания образов и вычислительного обучения и фокусируется на построении и разработке алгоритмов, которые могут делать прогнозы, учиться. из входных данных и понять закономерности в..

Методы выбора функций в R

Работа в области машинного обучения — это не только построение различных моделей классификации или кластеризации . Это больше касается подачи правильного набора функций в модели обучения. Этот процесс добавления в модель нужного набора функций в основном происходит после процесса сбора данных . Как только у нас будет достаточно данных, мы не будем вводить все данные в модель и ожидать отличных результатов. Нам нужно предварительно обработать данные. Фактически, сложной и..

SQL (реляционная база данных) или NoSQL? Интервью по проектированию системы FAANG

(Этот пост также есть в моем блоге ) Многие системы требуют постоянного хранилища данных для хранения данных приложений. С ростом количества баз данных NoSQL в эти годы критически важно определить различные сильные стороны баз данных SQL и NoSQL и выбрать правильную базу данных, которая соответствует вашему варианту использования. Когда дело доходит до собеседования по техническому проектированию систем в этих крупных технологических компаниях, возможность сравнить компромисс между..

В науку о данных и не только! - Роль специалиста по данным.

Редактор - Измаил Нджи Наука о данных объединяет различные области работы в области статистики и вычислений, чтобы интерпретировать данные с целью принятия решений . [1] Специалисты по работе с данными работают для того, чтобы разбираться в необработанных данных и стремиться сделать их более ценными для компании. Услуги Data Scientist являются ключевыми в секторе розничной торговли, так что предприятия могут лучше понимать свою аудиторию и способы таргетинга своих продуктов...