Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Наука о данных без данных

Построение модели AI / ML без доступа к набору данных В этой статье мы продемонстрируем, как создать набор данных для построения модели машинного обучения. Согласно this , мошенничество и злоупотребления в рамках программы Medicare обходятся налогоплательщикам в 60 миллиардов долларов в год. AI / ML может значительно помочь в выявлении и предотвращении мошенничества и злоупотреблений, но поскольку конфиденциальность имеет первостепенное значение в данных о медицинских пациентах,..

Развлечение с машинным обучением

Развлечение с машинным обучением ШЕСТЬ ШАГОВ ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗОВОГО ПРОЕКТА ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ ну, эта изоляция привела меня сюда, чтобы поделиться своими знаниями о наука о данных, машинное обучение, аналитика данных и многое другое. Если вы имеете дело с данными, но все еще запутались, тогда прочитайте это. В машинном обучении используются различные алгоритмы, которые итеративно учатся на данных для улучшения, описания данных и прогнозирования результатов. По мере того,..

Очистка ваших данных с помощью Pandas

Как босс устранять несоответствия из полученных данных. Не все блестящие вещи - золото. То же самое и с данными, которые вы найдете. Данные, собранные для обработки, могут быть довольно противоречивыми, особенно данные, собранные вручную. Если не очистить, это может привести к ошибкам в ваших расчетах и полному беспорядку для вашего личного проекта или организации, в которой вы работаете. Вы же не хотите, чтобы это случилось. Вот почему самым важным шагом после сбора данных..

Стоит ли Shapeless того? Что такое бесформенный?

Начало работы с универсальным программированием на Scala и передовые практики универсального программирования В этой статье исследуется, что такое универсальное программирование, как его можно использовать для решения проблемы повторного использования одного и того же кода Spark при изменении конкретных типов в конвейере и почему Shapeless в значительной степени является предпочтительным инструментом для универсального программирования на Scala. Я также представляю несколько советов по..

Смещение в данных (ученый) = смещение в машинном обучении

Потому что наука о данных, как ни странно, в основном касается ... данных и исследователей данных;) Машинное обучение (ML) - это постоянно растущая тенденция, направленная на создание программ, таких же умных, как мы, люди . Однако слово интеллект , по правде говоря, является большим преувеличением, и эксперты в этой области признали , что его не следовало придерживаться. Если честно, машинное обучение позволяет неплохо решать очень узкие вопросы, но это не похоже на наш человеческий..

3 совета, как победить в фэнтези-баскетболе

3 совета, как победить в фэнтези-баскетболе Пока фанаты НБА терпеливо ждут возобновления сезона 2019–2020, мы нашли время в карантине, чтобы покопаться в данных о фэнтези-баскетболе. Эти советы могут пролить свет на победу в вашей лиге, независимо от того, играете ли вы в фэнтези-баскетбол впервые или являетесь опытным ветераном фэнтези. Отказ от ответственности . Этот анализ был основан только на сезоне НБА 2018 – 2019 годов из-за стоимости данных и включает в себя очки игроков в..

Grokking GROUP BY

Понимание предложения SQL GROUP BY и агрегатных функций Обратите внимание: примеры в этой статье были созданы с помощью PostgreSQL, и другие разновидности SQL могут давать несколько иные результаты. Введение При первом знакомстве с предложением SQL GROUP BY оно кажется достаточно простым. Легко понять, что GROUP BY формирует группы строк на основе столбцов, которые имеют общее значение. Также легко понять, что эти группы можно использовать для уточнения наших запросов и..