Публикации по теме 'getting-started'
Функции потерь в машинном обучении
Понимать наиболее распространенные функции потерь и когда использовать каждую из них.
Функции потерь играют важную роль в машинном обучении, поскольку они определяют процесс обучения модели и определяют ее цель.
Существует большое количество доступных функций потерь, и выбор правильной имеет решающее значение для обучения точной модели. Различные варианты функции потерь могут привести к различным моделям классификации или регрессии.
В этой статье мы обсудим наиболее часто..
Data Storytelling 101: основные стратегии для специалистов по данным и специалистов по искусственному интеллекту
Ваши дни представления сухих, скучных данных вашим коллегам и клиентам закончились!
Откройте для себя возможности рассказывания историй на основе данных и поднимите свою карьеру на новый уровень! В этом посте вы узнаете, как использовать сторителлинг с данными, чтобы заинтересовать аудиторию, закрепить свое сообщение и выделиться среди конкурентов.
Являетесь ли вы опытным профессионалом или только начинаете, эти методы помогут вам превратить ваши данные в убедительные рассказы, которые..
Персептроны: первая модель нейронной сети
Обзор и реализация на Python
Персептроны — одна из самых ранних вычислительных моделей нейронных сетей (НС), и они составляют основу более сложных и глубоких сетей, которые мы имеем сегодня. Понимание модели персептрона и ее теории даст вам хорошую основу для понимания многих ключевых концепций нейронных сетей в целом.
Справочная информация: биологические нейронные сети
Биологическая нейронная сеть (например, та, что есть в нашем мозгу) состоит из большого количества нервных..
5 простых советов по улучшению ваших моделей Kaggle
Как получить высокоэффективные модели на соревнованиях
Если вы недавно начали использовать Kaggle или давно уже пользуетесь платформой, вы, вероятно, задаетесь вопросом, как легко улучшить производительность своей модели. Вот несколько практических советов, которые я накопил за свое путешествие в Kaggle . Итак, либо создайте свою собственную модель, либо просто начните с базового общедоступного ядра и попробуйте реализовать эти предложения!
1. Всегда просматривайте прошлые..
3 причины использовать наборы вместо списков
Понимание того, когда и где подходит каждый контейнер
Слишком часто новички выбирают привычное, а не оптимальное.
Большинство курсов Python знакомят студентов с контейнерными типами данных, начиная со списков. Естественно, новичкам с ними становится комфортно. Когда вы начинаете, вы сосредотачиваетесь на том, чтобы двигаться быстро и заняться следующей темой, чтобы узнать как можно больше, пока сохраняется мотивация. В результате вы вырабатываете привычки, которые работают , но не..
Интуитивный взгляд на основы теории информации
"Начиная"
Интуитивный взгляд на основы теории информации
Нетехнический тур по сжатию данных, энтропии, шифрованию, сложности Колмогорова и их значению
Вступление
В этой статье мы рассмотрим теорию информации с целью развития полезной интуиции для некоторых концепций и их приложений. Он не будет касаться технических деталей, но внизу есть ссылки для дальнейшего чтения. Для начала я хотел бы начать с простого вопроса:
Можно ли сжать любой файл?
Ответ на этот вопрос глубокий...
Начало работы с React за 4 минуты
Добро пожаловать в это руководство, где я научу вас, как начать работу с React. Я предполагаю, что у вас нет предварительных знаний о реакции, поэтому этот урок будет очень простым.
Первое, что нам нужно сделать, это настроить наш проект. Для этого мы будем использовать инструмент под названием create-response-app. Он разработан facebook, чтобы облегчить нам жизнь при создании приложений для реагирования. Вам нужно запустить эту команду, чтобы настроить свой проект:
npx..
