Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Взлом кода данных: руководство по пониманию различных типов данных и его…

Данные повсюду. Мы генерируем данные каждый раз, когда используем наши телефоны, просматриваем Интернет, совершаем покупки или взаимодействуем с другими людьми. Но что такое данные и почему важно их понимать? В этой статье мы рассмотрим основы данных, включая типы, источники, сбор, анализ и управление. Данные относятся к любой информации, которая может быть обработана и проанализирована для получения информации и знаний. Данные могут поступать в различных формах, таких как числа,..

Как разработать классификатор CNN с нуля….

Мы реализуем классификатор CNN, используя структуру pytorch с помощью передачи обучения от человеческого детектора. Из этого поста вы узнаете следующее: Обнаружить объект с помощью OpenCV Разработать модель глубокого обучения CNN с нуля на pytorch Разработайте классификатор CNN, используя трансферное обучение Мы будем следовать указанным шагам для достижения нашей цели: Шаг 0: Импорт наборов данных Шаг 1: Обнаружение людей Шаг 2: Создайте CNN для классификации пород..

Мой опыт работы с Data Bootcamps

Я был в буткемпе Путь с марта 2021 по сентябрь 2021. Были некоторые замечательные аспекты, некоторые аспекты, которые, возможно, могли бы быть немного лучше. Я собираюсь погрузиться в них ниже. ПРИМЕЧАНИЕ: Я также, вероятно, должен упомянуть, что этот пост никоим образом не спонсировался Pathrise. Я был подопечным Pathrise в течение 6 месяцев и просто делюсь своим опытом. Однако, если вы из Pathrise, не стесняйтесь поддержать по ссылке ниже 👍🏽 Что привело меня к Pathrise..

Применение алгоритма YOLO часть 3 (машинное обучение)

Начало работы с YOLO YOLO: Объяснение обнаружения объектов в реальном времени И здравствуйте, если вы ищете продвинутый инструмент обучения данных для создания детекторов объектов, классификаторов изображений и… www.v7labs.com Edge YOLO: интеллектуальная система обнаружения объектов в режиме реального времени на основе взаимодействия Edge-Cloud в автономных транспортных средствах (arXiv) Автор: Сиюань Лян , Хао Ву..

Более удобная маркировка данных с использованием сгенерированных форм Google

Пометка данных вручную - любимая задача машинного обучения. Тем не менее, вам не нужно беспокоиться о том, чтобы просить других помочь, если вы можете дать им приятный инструмент для выполнения этой задачи. Позвольте представить вам: сгенерированные Google Формы с использованием Google App Script ! Обычно люди могут маркировать данные, просто вводя метки в электронную таблицу. Обычно я бы тоже это сделал, однако в недавней задаче мне нужно было пометить абзацы текста. Вы..

Почему работает ансамбль: интуиция, лежащая в основе цен на жилье Opendoor

Авторы Крис Саид, Жюль Ландри-Симар В Opendoor мы применяем машинное обучение для определения цены на дома, которые нам продают клиенты. Поскольку мы делаем реальные предложения на дома стоимостью сотни тысяч долларов, очень важно, чтобы наши модели давали точную оценку цен. Если наши оценки занижены, мы несправедливы по отношению к нашим клиентам. Если наши оценки будут слишком завышены, мы можем заплатить за дом больше, чем рынок позволяет нам его продать, и в результате мы..

Как создавать нелинейные модели с проекцией данных

Линейные модели уведут вас как специалиста по машинному обучению - намного дальше, чем ожидало бы большинство новичков. Я ранее писал , что сложные подходы, такие как нейронные сети, - отличный способ прострелить себе ногу. Это особенно верно, если вам не хватает данных для обоснования нелинейных методов или вы не понимаете изящества этих методов. При этом у вас не всегда будут линейно разделимые данные. Для каждого набора данных, через который вы можете провести прямую линию, будет еще..