Публикации по теме 'data'


Сравнение Github и Gitlab
Гитхаб Максимум 3 соавтора бесплатно 3 предложения до 500 МБ бесплатно на репозиторий Код можно скачать в виде файла Возможность чтения или записи по репозиторию Более 35 миллионов проектов Его купила Майкрософт Гитлаб Количество соавторов не ограничено Свободный лимит на репозиторий составляет 10 ГБ. Позволяет включать вложение в проблему или проблему Вы предоставляете доступ к определенным частям проекта Более 100 тысяч проектов Он работает под лицензией с открытым..
Карта хаоса в S&P500
Многие системы (например, погода, фондовый рынок) описываются сложными нелинейными дифференциальными уравнениями. В такой системе небольшая дельта в начальном начальном состоянии может привести к огромной разнице в том, как она развивается и где заканчивается. Это ключевая идея теории хаоса , то есть некоторые системы очень чувствительны к начальным условиям, настолько, что мы не можем надежно предсказать результат их простой динамики. Но всякий раз, когда у нас есть что-то..
Что вы изучаете?
Технология: машинное обучение Что вы изучаете? О наборах данных и машинном обучении От чат-бота Tay от Microsoft, выдернутого из Twitter после тирады сексистских и расистских высказываний, до недавнего BlenderBot 3 от Facebook, также извергающего расистские вещи, мы много слышали о том, что технологии научились у нас вредным предубеждениям. Менее заметны в разговоре мы — наша роль в сборе информации о мире и форматировании ее таким образом, чтобы машины могли учиться или..
Прогнозная аналитика: как построить эффективные модели, чтобы использовать всю мощь данных
В современном мире, управляемом данными, компании всех размеров постоянно стремятся принимать более разумные решения, основанные на данных. Предиктивная аналитика стала мощным инструментом в наборе инструментов для обработки и анализа данных, позволяющим организациям прогнозировать будущие результаты и принимать обоснованные решения, улучшающие их итоговую прибыль. В этой статье мы рассмотрим важность прогнозной аналитики в науке о данных и поделимся советами и рекомендациями по..
Что мы будем использовать для обучения алгоритмов?
Объяснение различных факторов, участвующих в сложном процессе получения данных для обучения алгоритмов машинного обучения, может быть сложным, но очень увлекательным. До запуска Dall·E, первого алгоритма генерации изображений, в январе 2021 года, компании, участвовавшие в его разработке, в основном делали то, что хотели, в своего рода среде Дальнего Запада, без явного законодательства или границ. Учитывая, что веб-скрапинг в принципе является юридической практикой , любой желающий..
Как загрузить исторические данные фондового рынка для анализа с помощью языка программирования Python?
Всем привет! Это передача знаний об эффективном способе загрузки большого количества данных из Yahoo Finance для всех акций (базовых активов), которые нам нужны. Язык программирования Python отлично подходит для анализа данных. У него есть много инструментов для работы и большое сообщество, которое помогает друг другу. Yahoo Finance разработала и поддерживает свои модули, которые извлекают данные из своего API. Я покажу, как их использовать в этой истории. Мы можем извлекать эти данные..
Окончательное руководство по повышению производительности модели
Были ли вы когда-нибудь в ситуации, когда вам нужно было получить лучшую модель машинного обучения, но она не работала? Вот окончательное руководство по повышению производительности. 1. Избегайте проверки Возможно, самый простой способ повысить производительность - избежать всего этого безумия проверки . Процитирую моего хорошего друга: Валидация только ухудшает результат Итак, давайте применим нашу модель к данным, на которых она была обучена, и сообщим об эффективности...