Публикации по теме 'ml-so-good'


Борьба с перегрузкой науки о данных
4 способа не останавливаться на достигнутом… когда кажется, что это слишком. Вы когда-нибудь смотрели на весь контент по науке о данных на Medium, Linkedin и других сайтах и ​​чувствовали, что никогда не узнаете все это? Это может быть очень сложно даже для опытных специалистов по данным. Иногда даже ставишь под сомнение смысл всего этого. К счастью, вам не нужно этого делать. Секрет в том, чтобы научиться концентрировать свои усилия и реалистично относиться к своим интересам,..
Прогнозирование временных рядов с использованием машинного обучения и глубокого обучения
В этом посте я покажу вам, как прогнозировать цены на акции, используя модель прогнозирования LSTM и простую модель регрессии Риджа. 1. Введение 1.1. Временные ряды и модели прогнозирования
Оптическое распознавание символов с использованием Tesseract в R
В этой статье я объясню, как можно выполнить извлечение текста из изображений с помощью R. На первый взгляд, когда вы не знаете, какие инструменты использовать, выполнение этой задачи кажется довольно сложным. Действительно, вы можете подумать, что для этого вам придется использовать модели глубокого обучения. И ты прав! Это требует глубокого обучения. Но не паникуйте. Это не займет у вас неделю разработки, так как существует движок Tesseract. Tesseract — это программное обеспечение,..
Революция в чат-ботах: представляем ChatGPT
Вы когда-нибудь взаимодействовали с чат-ботом и были разочарованы его ограниченными ответами или невозможностью поддерживать беседу более чем на несколько обменов? Если это так, вас может заинтересовать ChatGPT , новый вариант языковой модели GPT-3 , разработанный OpenAI . ChatGPT  – это крупномасштабная модель генерации текста на основе машинного обучения, специально разработанная для использования в приложениях для чат-ботов. Он был обучен на различных источниках данных,..
Вопросы машинного обучения дня-4
Функция потерь против оценочной метрики Вопросы Зачем нам нужна функция потерь для обучения модели, а затем использовать другую метрику для оценки производительности модели? Почему бы просто не использовать метрику оценки для обучения (оптимизации) модели? Предположим, вы тренируете модель классификации и замечаете, что ваши потери…
Каггл или Гитхаб? Что важнее для специалиста по науке о данных
Оба являются важными базами данных портфолио для крупных специалистов в области компьютерных наук, аналитики и даже науки о данных. Kaggle принадлежит Google, а GitHub принадлежит Microsoft, и оба являются технологическими гигантами, которые в настоящее время возглавляют инновационные тенденции в технологиях. Что такое Kaggle и чем он полезен? Kaggle позволяет вам создавать обширные портфолио, используя обширные коды Python и R в аналитике, машинном обучении и проходить..
«Прогнозирование цен на акции с помощью глубокого обучения: руководство для начинающих с использованием TensorFlow и Keras»
Глубокое обучение произвело революцию в области количественных финансов, позволив более точно прогнозировать цены активов. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать нейронные сети для прогнозирования цен на активы с использованием TensorFlow и Keras. Мы начнем с обзора глубокого обучения и нейронных сетей, а затем пройдемся по этапам создания простой нейронной сети для прогнозирования цен на акции. Для этой задачи мы будем использовать набор данных от Yahoo Finance, который содержит..