Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Установка TensorFlow 2 на Mac — M1 Chip (самый простой способ!)

НАУКА ДАННЫХ. ПИТОН. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ. Установка TensorFlow 2 на Mac — Чип M1 (самый простой способ!) Однострочная установка пакета Tensorflow для среды Anaconda Не секрет, что наличие TensorFlow на Macbook или продуктах Apple, использующих чип M1, — это не прогулка в парке.

Введение в AI, ML, DL и DS

Люди путаются, когда сталкиваются с этими терминами, и хотят знать различия между ними. Эти термины не используются взаимозаменяемо, но имеют особое определение. ИИ (искусственный интеллект) Это расширенная отрасль информатики, в которой используются машины для создания машин, способных выполнять определенные задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. ИИ в основном позволяет машине думать без вмешательства человека. Машина сможет принимать собственные решения. Общие..

Основы больших данных

Мир данных растет со скоростью, и я столкнулся с этой концепцией больших данных как начинающий специалист по данным. Данные говорят об определенном событии больше, чем наш опыт может с большой уверенностью. Претенденты на предметную область должны знать различные типы доступных данных. Что такое большие данные? Данные настолько огромны, что наше человеческое сознание не в состоянии их уследить. Сегодня эти данные генерируются в огромном объеме, с огромной скоростью, а также с..

Многомерный лабиринт: преодоление проклятия размерности в машинном обучении

Вам когда-нибудь приходилось анализировать большое количество данных, но вам было трудно их понять и извлечь из них содержательную информацию? По мере того, как объем сбора данных продолжает расти, растет и количество характеристик или параметров, которые необходимо проанализировать. Однако с увеличением количества функций возникает новая проблема — проклятие размерности . Это явление создает серьезную проблему для специалистов по данным и алгоритмов машинного обучения, приводя к низкой..

5 основных качеств систем обнаружения аномалий

Обеспечение упреждающего и защищенного от рисков бизнеса. Введение В этой статье рассматриваются пять основных качеств систем обнаружения аномалий, которые вы должны знать как специалист по работе с данными. Обнаружение аномалий — это важнейшее приложение науки о данных, которое предлагает превосходную ценность для защиты бизнеса и обеспечения упреждающей защиты от угроз. Это также может помочь обнаружить возникновение неисправностей в сложных машинах, таких как ветряные турбины,..

Документы для чтения по использованию обучения с подкреплением с марковскими процессами принятия решений

RELLIE: глубокое обучение с подкреплением для индивидуального улучшения изображения при слабом освещении ( arXiv ) Автор: Жункай Чжан , Ланьцин Го , Сию Хуан , Бихань Вэнь Аннотация : Улучшение изображения при слабом освещении (LLIE) — распространенная, но сложная проблема, поскольку: 1) измерения при слабом освещении могут различаться в зависимости от различных условий визуализации на практике; 2) образы могут быть освещены субъективно в соответствии с различными..

Исследовательские работы на основе данных Twitter, часть 3 (интеллектуальный анализ данных)

Сила языка: понимание настроений по поводу чрезвычайной климатической ситуации с использованием данных Twitter ( arXiv) Автор : Арман Саржу Аннотация: Понимание различий в отношении к чрезвычайной климатической ситуации может стать ключом к изменению политики для принятия эффективных мер по снижению риска, связанного с изменением климата. На долю нефтегазовой отрасли приходится значительная часть глобальных выбросов, поэтому можно предположить, что существует связь между..