Публикации по теме 'data'
Представляем Kensho Derived Wikimedia Dataset
Упрощение для исследователей использования общедоступных данных Викимедиа для обработки естественного языка (НЛП)
В группе исследований и разработок Kensho мы проводим много времени, экспериментируя с данными на естественном языке. Сегодня мы рады выпустить Kensho Derived Wikimedia Dataset (KDWD). Наша цель в этом выпуске - облегчить исследователям использование общедоступных данных Викимедиа для обработки естественного языка (НЛП). Мы размещаем данные на Kaggle, и вы можете..
МЕТОДЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ в R.
Связаться с isaac tonyloi .
Данные действительно стали важной частью нашей повседневной жизни, они, по сути, определяют все решения, которые мы принимаем, будь то в крупных организациях, на малых и средних предприятиях и даже на личном уровне.
Но большой вопрос в том, насколько точны решения, которые мы принимаем на основе собираемых данных? Качество моделей, на которых мы основываем свое решение, во многом зависит от достоверности данных, которые мы получаем.
При получении..
«Что происходит, то и происходит»: краткая история баз данных
What Goes Around Comes Around - это увлекательная статья о (циклической) истории моделирования данных. Его написали два эксперта по базам данных: Джозеф Хеллерстайн , профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли, и Майкл Стоунбрейкер , основатель Ingres и Postgres и обладатель премии Тьюринга 2014 года.
Эта статья привлекла мое внимание как первая статья, обсуждаемая в Чтениях по системам баз данных (или Красной книге , также частично написанной Майклом..
Как CircleUp определяет стратегию сбора данных
Больше не всегда лучше. И это как нельзя более верно при разработке вашей стратегии данных. Какие данные вообще имеют значение? Откуда ты знаешь, что это важно? Где приобретатели данных проводят свое время? Какие данные вы выбираете дальше? Часто бывает трудно четко структурировать эти вопросы, не будучи перегруженными. В CircleUp мы сводим все к трем компонентам, что отражает наше внимание к активам данных временных рядов: (1) прошлое, (2) настоящее и (3) будущее.
Начнем с..
ОСНОВНЫЕ РЕСУРСЫ ДЛЯ ПОИСКА ДАННЫХ ЧАСТЬ-4
ВЕБ-САЙТ Awesome list of datasets in 100+ categories https://www.kdnuggets.com/2021/05/awesome-list-datasets.html
https://sebastianraschka.com/blog/2021/ml-dl-datasets.html https://enoumen.com/2021/04/23/data-sciences-datasets-data-visualization-data-analytics-big-data-data-lakes/
https://serokell.io/blog/best-machine-learning-datasets https://medium.com/@ODSC/25-excellent-machine-learning-open-datasets-940ca2124dfc
1)kaggle-https://www.kaggle.com/datasets , 𝚙𝚒𝚙 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚊𝚕𝚕..
Путешествие в интеллектуальный анализ данных
Введение в интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
Учитывая, что объем данных увеличивается с каждой секундой, люди все больше склоняются к науке о данных и машинному обучению . Чтобы хорошо разбираться в них, необходимы сильные основы в области Data Mining .
Понимание Data Science происходит из понимания того, что данные концептуально, как обрабатывать данные, которые нам предоставляются (данные всегда будут разными для каждой проблемы) и как эффективно..
Обнаружение арендодателя в данных о городской собственности
Никого нельзя выселять, и точка. Python и React могут помочь остановить это.
Введение
Выселение - это процесс насильственного выселения арендатора из его жилища на законных основаниях по решению суда, хотя зачастую домовладельцы« сделай сам незаконно». Обычно выселение представляет собой непрерывный процесс, когда муниципальный суд арендодателей-арендаторов рассматривает дела и заканчивается тем, что к вам в дверь стучится шериф, но мы не в обычное время. Большинству людей..
