Публикации по теме 'data'
Эффективные стратегии полевых испытаний моделей ИИ — Часть II
В Части 1 этой статьи мы обсудили две важные концепции полевого тестирования, такие как тестирование стабильности и A/B-тестирование.
в этой статье мы предоставим то же самое на Python.
В первой части этой статьи есть код, касающийся тестирования стабильности модели ИИ (подход к бэк-тестированию), а во второй части этой статьи упоминается реализация A/B-тестирования.
Тестирование модели ИИ на стабильность
Тестирование стабильности говорит о согласованности и эффективности..
Как выбрать функции с помощью RFE
Рекурсивное исключение признаков (RFE) — это широко используемый алгоритм выбора признаков, который помогает определить наиболее релевантные признаки в обучающем наборе данных для прогнозирования целевой переменной. Одной из причин его популярности является простота использования и эффективность. Он также применим к числовым и категориальным данным, что делает этот метод незаменимым. При использовании RFE необходимо учитывать два важных параметра: количество объектов для выбора и алгоритм,..
Необоснованная эффективность понимания в Python
Какие понимания есть в Python и почему они так полезны
Введение
Python — это язык, который известен тем, что у него в рукаве много хитростей, когда дело доходит до синтаксиса. Одним из таких примеров являются декораторы, которые полностью меняют то, как Python действует в разных случаях. Другим прекрасным примером являются понимания, которые были перенесены в различные другие языки из-за того, насколько они чрезвычайно полезны и универсальны. Если вы не знаете об использовании..
Понимание пакетной нормализации, часть 3 (машинное обучение)
Удаление пакетной нормализации повышает эффективность обучения противников (arXiv)
Автор: Хаотао Ван , Астон Чжан , Шуай Чжэн , Синьцзянь Ши , Му Ли , Чжанъян Ван
Вывод: обучение со стороны противника (AT) защищает глубокие нейронные сети от атак со стороны противника. Одной из проблем, ограничивающих его практическое применение, является снижение производительности на чистых образцах. Основным узким местом, выявленным в предыдущих работах, является широко используемая..
Три среды для специалистов по искусственному интеллекту — исследования, разработка и производство
Люди, которые хотят получить навыки, необходимые для таких ролей, как прикладной инженер, аналитик данных, инженер данных, специалист по данным, архитектор решений для данных, инженер по машинному обучению, научный сотрудник и т. много совпадений между этими ролями. Более того, определения ролей и требуемых навыков различны для разных организаций, потому что организации по-разному понимают каждую роль в зависимости от своих требований, организационной культуры и выделенного бюджета.
В..
#P1# #P2# - Масштабируемость. BigQuery можно масштабировать для обработки наборов данных любого размера, что делает его идеальным для быстрорастущих компаний.
- Производительность. BigQuery работает очен
Google BigQuery предлагает ряд функций, которые делают его мощным решением для хранения данных. Эти функции включают в себя:
Быстрая производительность . BigQuery может очень быстро выполнять сложные запросы. Гибкая цена . BigQuery – это услуга с оплатой по мере использования, поэтому вы платите только за хранимые данные и выполняемые запросы. Простая интеграция . BigQuery можно интегрировать с множеством других сервисов Google Cloud Platform. Надежная безопасность . BigQuery..
Статистика и вероятность для науки о данных, первая часть
Вероятность и статистика являются основой науки о данных. Теория вероятности чрезвычайно полезна для предсказания. Оценки и прогнозы составляют неотъемлемую часть науки о данных. С помощью статистических методов мы создаем оценки для предварительного анализа. Таким образом, статистические методы в основном зависят от теории вероятностей. Статистика и вероятность зависят от данных.
Данные
Данные — это совокупность имеющейся у нас информации (наблюдений) об удивительных фактах и..
