Публикации по теме data

Публикации по теме 'data'

Различия между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это распространенные термины в корпоративных ИТ, и иногда они используются взаимозаменяемо, особенно когда компании хотят рекламировать свои продукты.

Что такое алгоритмический уклон?

АИ И МЛ Что такое алгоритмический уклон? И почему вы должны знать об этом. Amazon — одна из самых влиятельных технологических компаний в мире. В результате неудивительно, что они активно используют машинное обучение и искусственный интеллект. В 2015 году Amazon обнаружила, что их алгоритм найма ориентирован на женщин. Объясняется это тем, что алгоритм был обучен…

Feature Engineering, неужели это так просто?

Итак, вы начинающий Data Scientist в начале своего пути. Вы начинаете проходить онлайн-курсы о том, как стать специалистом по данным, и на этих курсах вы сталкиваетесь с разделом под названием «Разработка функций». Вы читаете его и думаете про себя: «Хммм… неужели все так просто?» Да! Это так просто в теории, но на практике все обстоит иначе. Проще говоря, Feature Engineering стремится сделать наши необработанные данные более подходящими для нашей цели машинного обучения. Это..

Работа с винеровским процессом, часть 4 (статистика)

Асимптотическое поведение и функциональные предельные теоремы для винеровского процесса с измененным временем (arXiv) Автор : Юрий Кондратьев , Юлия Мишура , Рене Л. Шиллинг Аннотация: Мы изучаем асимптотическое поведение правильно нормированных винеровских процессов с изменением времени. Изменение времени отражает тот факт, что мы рассматриваем оператор Лапласа (который порождает винеровский процесс), умноженный на возможно вырожденную интенсивность, зависящую от пространства..

5 способов, которыми наука о данных захватывает мир

Как наука о данных меняет наш образ жизни Наука о данных — это процесс извлечения смысла из больших наборов данных для принятия более эффективных решений. Это становится важнее, чем когда-либо, поскольку технологии развиваются, а предприятиям требуются более быстрые и точные решения.

Как далеко мы продвинулись с распознаванием лиц, часть 3

Prepended Domain Transformer: гетерогенное распознавание лиц без наворотов (arXiv) Автор: Анжит Джордж , Амир Мохаммади , Себастьян Марсель Аннотация . Гетерогенное распознавание лиц (HFR) относится к сопоставлению изображений лиц, снятых в разных доменах, таких как тепловое изображение с видимым (VIS), эскизы с видимым изображением, ближнее инфракрасное с видимым и т. д. Это особенно полезно при сопоставлении изображений видимого спектра с изображениями, полученными другими..

Освоение словарей с использованием Python

Сила словарей — часть 1 Словари содержат неупорядоченный набор объектов. Они изменяемы и используются для хранения данных в парах ключ-значение. Динамическая структура словарей означает, что они могут увеличиваться и уменьшаться по мере необходимости, что делает их идеальными для быстрого поиска данных. В следующих примерах мы рассмотрим, как создавать, сортировать и объединять словари. Как создать словарь в Python Пример 1. Назначьте словарь переменной. Используйте фигурные..