Публикации по теме 'data'


Панель мониторинга с несколькими сводными таблицами. Практическое руководство
Представьте, что у вас есть задача создать панель мониторинга производительности , на которой одновременно отображаются сводные и необработанные данные. Вам может быть интересно, как лучше всего и сэкономить время для достижения такой цели. Один из возможных подходов - разместить сводную таблицу с агрегированными данными и сетку с необработанными данными на одной странице. Эти два веб-компонента должны использовать одни и те же данные и отчеты, но с разным уровнем детализации...
5 основных советов Pandas для упрощения работы с данными
Начните свою научную сессию с правильной ноги с помощью этих простых и эффективных трюков с Пандой! Введение Pandas для Python - это программа, не нуждающаяся в представлении. Если вы новичок в области науки о данных с Python или работаете в этой области в течение длительного периода времени, скорее всего, вы слышали о модуле Pandas Python. Библиотека широко используется в отрасли для манипулирования данными и является подходящим инструментом для любого начинающего специалиста по..
Исследовательский анализ данных - что это такое и почему это так важно? (Часть 1/2)
Это третья неделя моей серии « 52 недели науки о данных» . Что такое исследовательский анализ данных? Исследовательский анализ данных (EDA) , также известный как исследование данных, - это этап в процессе анализа данных, на котором используется ряд методов для лучшего понимания используемого набора данных. «Понимание набора данных» может относиться к ряду вещей, включая, помимо прочего… Извлечение важных переменных и оставление бесполезных переменных Выявление выбросов,..
Градиентный спуск
Один из наиболее часто используемых математических алгоритмов в науке о данных и машинном обучении - это градиентный спуск. Хотя мы не программируем его вручную, это основной математический алгоритм для самых разных моделей. Это помогает нам обновлять наши параметры в зависимости от типа модели, которую мы запускаем, от простой линейной регрессии до нейронных сетей. Хотя различные методы оптимизации зависят от типа модели, которую вы используете, градиентный спуск может оптимизировать..
Локализация объекта без глубокого обучения
Lab41 только что завершает проект по переидентификации автомобилей под названием Pelops . Цель заключалась в том, чтобы определить, проезжает ли один и тот же автомобиль мимо фиксированного набора видеокамер, не считывая номерной знак. Мы разбили проект на три части: Чипирование : локализация транспортных средств на изображении или кадре из видео и извлечение и изображение (чип), содержащее автомобиль. Извлечение функций : создание компактного изображения микросхемы автомобиля,..
Распределения вероятностей 101
Когда я изучал дистрибутив, поверьте мне, я смешивал две разные концепции друг с другом. Мы решили упростить эти запутанные вещи для учащихся, и это то, что мы упрощаем - Вернемся к вероятности Типы данных в распределении Распределения вероятностей В разделе «Распределение вероятностей» мы собираемся понять различные распределения: Бернулли, Биномиальное, Геометрическое, Паскаль, Пуассона, Равномерное, Нормальное и т. Д. Давайте начнем эту серию с понимания вероятности...
Удаление шумов в наборе данных VOiCES
Постоянные читатели Gab 41 знают, что Lab 41 уже некоторое время изучает шумоподавление монофонического звука - удаление шума из аудиосигналов, собранных с помощью одного микрофона. В нашем предыдущем сообщении в блоге Сравнение источников подробно описывается наш подход к исследованию. Ранее в этом году нас пригласили представить нашу работу на конференции Interspeech в Хайдарабаде, Индия. Ключевым направлением нашей работы на сегодняшний день является устранение динамического..