Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Python: самый быстрый путь к среднему уровню (3/3)

В последней части этого мини-сериала. Мы увидим основы numpy и matplotlib, эти две библиотеки в дополнение к pandas делают вас полностью функциональным в Python. NumPy Как специалист по работе с данными, вам, скорее всего, понадобится понимать и работать с вероятностными распределениями. Случайные числа представляют собой хорошее введение в дистрибутивы, а в Numpy есть модуль random для работы со случайными числами. Как обычно начнем с подключения к Colab и запуска нового блокнота.

Обнаружение аномалий для мошенничества поставщиков медицинских услуг

Обзор и постановка проблемы Согласно словарю Merriam Webster Dictionary, мошенничество можно определить как «преднамеренное искажение истины с целью побудить другого расстаться с чем-то ценным или отказаться от законного права». Мошенничество в сфере здравоохранения — это преступное деяние белых воротничков, совершаемое практикующими врачами, пациентами и любыми лицами, которые намеренно обманывают систему здравоохранения с целью получения незаконных выгод. Мошенничество в сфере..

8 преимуществ роботизированной автоматизации процессов в любой отрасли

Джон немного не хотел идти на встречу, организованную техническим директором компании Ричардом. Это касалось программных роботов RPA. То же самое чувствовали и 40 с лишним рабочих, которые работали вместе с Джоном. Они все чувствовали, что роботы возьмут на себя их работу!! Но после встречи, проведенной Ричардом, Джон и его коллеги поняли, что внедрение RPA сэкономит больше времени и поможет им выполнять рутинную работу гораздо быстрее и эффективнее. Это поможет компании сэкономить..

Прохождение Random Forests — Почему они лучше, чем деревья решений?

Случайные леса всегда упоминаются как более мощная и стабильная версия «деревоподобных» моделей. В этом посте мы докажем, почему применение мудрости толпы к деревьям решений — хорошая идея. Деревья решений — довольно мощные алгоритмы. Вероятно, это одни из первых нелинейных алгоритмов, которые вы можете изучить, когда начнете заниматься наукой о данных и машинным обучением. Деревья решений могут работать с нелинейными шаблонами и объяснять некоторые из самых невероятных отношений..

Последние достижения в области обработки изображений и видео, часть 1 (компьютерное зрение)

Извлечение коронарных сосудов в последовательностях рентгеноскопических рентгеновских снимков с использованием оптимизации соответствия сосудов (arXiv) Автор: Сын Ён Шин , Сучан Ли , Кён Джин Но , Иль Дон Юн , Кён Му Ли . Аннотация: Мы представляем метод извлечения коронарных сосудов из рентгеноскопических рентгеновских последовательностей. Учитывая структуру сосуда для исходного кадра, кандидаты на соответствие сосуду в последующем кадре генерируются с помощью новой..

Маркировка данных: использование алгоритмов машинного обучения для достижения успеха

Введение Данные — это новая нефть, и они имеют решающее значение для алгоритмов машинного обучения. Но для обучения этих алгоритмов нам нужны размеченные данные. Маркировка данных — это процесс добавления значимых тегов или меток к неструктурированным данным, таким как текст, изображения и аудио, чтобы сделать их понятными для машин. Размеченные данные затем используются для обучения алгоритмов машинного обучения, повышая их точность и эффективность. В этой статье мы рассмотрим..

Машинное обучение и ИИ в бизнес-аналитике: тенденции и возможности — Жасмин Бхарадия

Эй Эй Эй!! Я пропустил день написания The Journey и сожалею об этом. Потому что я должен оставаться сосредоточенным и сосредоточиться на себе. Нет ничего важнее моего MoJo. Время от времени ко мне приходят осознанные мысли. Я всегда стараюсь защитить свой MoJo, но мои эмоции берут верх, и я теряю контроль над собой. Худшее чувство когда-либо. Я восстановил свое здравомыслие, и вот мы изучаем ИИ в бизнес-аналитике! ура!!!!! Абстрактный Интеграция машинного обучения и..