Публикации по теме 'ml-so-good'
Статистика как основа науки о данных
Знакомит со статистикой, ядром статистики, инструментами для статистики и статистическими ресурсами.
Говорить о статистике означает говорить о ранней истории человеческой цивилизации в сборе данных для получения информации. Статистика не новая дисциплина, она используется давно. Первоначально статистика использовалась для административных целей, таких как сбор данных о населении, упрощение системы налогообложения и организация населения для вооруженных сил. Затем статистику начали..
5 коротких курсов для изучения навыков разработки программного обеспечения для специалистов по данным
Повысьте свои навыки работы с данными с помощью этих 5 коротких курсов
Наука о данных — очень широкая область, требующая широкого спектра навыков и инструментов, чтобы иметь возможность продвигаться по карьерной лестнице. Поэтому важно выработать привычку учиться и приобретать новые навыки на протяжении всей карьеры. Как отмечает Джеймс Клир в своей замечательной книге Atomic Habits:
Очень легко переоценить важность одного определяющего момента и недооценить значение …
Вопрос-ответ с Бертом
TL;DR . В этой статье мы пытаемся настроить Bert для нашей задачи по извлечению ответов на вопросы с помощью PyTorch. Мы не будем использовать BertForQuestionAnswering ; вместо этого мы будем использовать простой предварительно обученный Bert и напишем свои собственные выходные слои. Поскольку это задача на получение ответов на вопросы, мы также используем метод поиска текста.
Извлекающий ответ на вопрос — это задача обработки естественного языка, которая включает в себя..
Ускоренный курс: Привет, мир машинного обучения, регрессия
Линейная регрессия — это самый старый и самый известный алгоритм машинного обучения. Это первое, что узнают все, начиная свое путешествие по машинному обучению. Вот почему можно сказать, что линейная регрессия — это «Привет, мир» машинного обучения; все инженеры по машинному обучению должны знать это наизнанку.
Именно это я и собираюсь сделать в этой статье — рассказать вам все о линейной регрессии, начиная с ее истории.
Один алгоритм, чтобы запустить их все
Линейная регрессия..
5 подкастов по науке о данных, которые стоит слушать в 2022 году
Сборник подкастов об искусственном интеллекте, машинном обучении и визуализации данных.
Подкасты. Почему они важны? Почему вы должны слушать подкасты, а не просматривать YouTube?
Теория Наивного Байеса | Пример классификации NLP Python
Введение
Наивный байесовский подход — это отличный подход к машинному обучению с учителем для нескольких задач, таких как классификация.
Доказано, что NB может давать отличные результаты, и самое лучшее в нем то, что он прост, его легко обучать и он не требует супер-вычислительных ресурсов по сравнению с машиной опорных векторов или…
Python Auto Formatter: Autopep8 против Black (и несколько практических советов)
Отформатируйте свой код Python правильно!
Примечание: эта статья является частью моей серии Написание готового к производству кода для науки о данных , в которой основное внимание уделяется качеству кода и его продуктивности. Было бы очень полезно, если бы вы попробовали оба инструмента и хотите выбрать один для включения в свой рабочий процесс. Эта статья основана на: autopep8 2.0.0 black 22.12.0 isort 5.10.1 .
Вот вывод: я предпочитаю черный цвет autopep8, но есть..
