Публикации по теме 'udacity-nanodegree'
Проект классификатора пород собак Udacity
ОБЗОР
Этот проект направлен на разработку классификатора пород собак с использованием сверточной нейронной сети (CNN). Конечная программа должна уметь принимать изображение, если на изображении будет обнаружена собака, она даст оценку породы собаки. Если человек будет обнаружен, он предоставит оценку породы собаки, которая больше всего похожа на него.
Рабочий процесс, принятый для этого проекта, выглядит следующим образом:
Шаг 0: Импорт модулей
Шаг 1: Обнаружение людей
Шаг 2:..
Куала-Лумпур — Тенденции цен на недвижимость
Вы можете ознакомиться с более технической и практической версией этого блога в разделе Куала-Лумпур — Тенденции цен на недвижимость // Практическое руководство .
Код и решение для анализа этого поста в блоге можно найти на GitHub здесь .
Куала-Лумпур — шумный город, федеральная столица Малайзии. Город является центром экономического и делового развития Малайзии, а в его городском ландшафте много офисных небоскребов среди малоэтажных магазинов-офисов. Однако давайте посмотрим..
Sparkify: прогнозирование оттока с помощью PySpark
Ученый Udacity Data Scientist Nanodegree Capstone Project
1. Введение
Sparkify - это вымышленный сервис потоковой передачи музыки, созданный Udacity, чтобы напоминать реальные наборы данных, созданные такими компаниями, как Spotify или Pandora. Миллионы пользователей ежедневно воспроизводят свои любимые песни с помощью сервисов потоковой передачи музыки, либо с помощью бесплатного тарифного плана, который воспроизводит рекламу, либо с использованием модели подписки премиум-класса,..
Отчет о сегментации клиентов Arvato Financial Services
Этот проект был создан для программы машинного обучения Nanodegree. Пост раскрывает ход моих мыслей и предлагаемое решение.
Введение
« Отчет о сегментации клиентов для Arvato Financial Solutions » был одним из проектов, предложенных для программы инженеров по машинному обучению Nanodegree Udacity . Основная цель проекта заключалась в том, чтобы определить описательный портрет потенциального клиента и шансы того, что новый человек из целевой рассылки может стать новым клиентом...
Прогнозирование оттока пользователей с помощью PySpark (часть 2)
Вторая из трех частей серии, в которой мы создаем функции прогнозирования и передаем данные в модель контролируемого машинного обучения.
Введение
Это вторая часть серии из трех частей, в которой я описываю подход к прогнозированию оттока пользователей с помощью pyspark . Найдите первую часть серии здесь .
В этой статье мы используем знания, полученные на этапе исследования, для создания некоторых функций прогнозирования и передачи данных в модель контролируемого машинного..
Понимание выбора разработчиками языка программирования с использованием науки о данных
Этот проект является частью программы Udacity Data Science Nano Degree. Подробный анализ с вспомогательным кодом можно найти в моем репозитории GitHub .
Введение
Ежегодный опрос разработчиков Stack Overflow — это главный ресурс для людей, которые пишут код по всему миру. Каждый год они публикуют результаты публично, и собранные данные могут быть очень информативными, чтобы дать представление обо всем, от любимых инструментов программирования разработчиков, зарплат до..
Отчет о сегментации клиентов Arvato Financial Services
Обзор проекта
Это проект Capstone для специалиста по данным Udacity Nanodegree. Этот проект представляет собой реальную задачу по науке о данных, с которой сталкивается Bertelsmann Arvato Analytics.
В этом проекте я проанализировал демографические данные клиентов компании, занимающейся продажами по почте в Германии, сравнив их с демографическими данными для населения в целом. Я использовал методы неконтролируемого обучения для сегментации клиентов, определяя части населения, которые..
