Publikációk a témában 'data-science'
Megmagyarázható mesterséges intelligencia (XAI)
Az magyarázható AI vagy az értelmezhető AI egy technika vagy szabálykészlet a gépi tanulási algoritmusok által előállított prediktív kimenet megértésére. A gépi tanulási modelleket gyakran „fekete doboz” megközelítésnek tekintik, amelyet lehetetlen megfelelően megérteni. Ha vakon egy gépi tanulási algoritmusra hagyatkozunk, a teljesítmény romolhat, és óriási veszteséget okozhat az üzleti beállításokban, mivel a képzési és tesztadatok eltérnek. Egyszerű problémák esetén előfordulhat, hogy a..
Gépi tanulás - A szegedi időjárás elemzése 2006–2016 a látszólagos hőmérséklet előrejelzésére
Lineáris regresszióval
Használati eset: Van összefüggés a páratartalom és a hőmérséklet között? Mi a helyzet a páratartalom és a látszólagos hőmérséklet között? Meg tudja jósolni a látszólagos hőmérsékletet a páratartalom alapján?
Adatkészlet: Adatkészlet megtekintése
A gyakorláshoz letöltheti az adatkészletet a fenti linkről.
Először importálnunk kell néhány könyvtárat. Mivel a legtöbb python-könyvtár rendelkezik hasznos funkciókkal, amelyek egyszerűen kiküszöbölik a kódok..
A zseniális detektor: A ragyogás feltárása percek alatt
Bevezetés
Előfordult már, hogy olyan helyzetbe került, amikor gyorsan fel kellett mérnie valaki intelligenciáját?
Talán egy konferencián, egy hálózatépítő eseményen vagy akár az első randevún voltál, és fel akartad mérni az illető intellektuális képességeit. Több mint egy évtizedes tapasztalattal rendelkező adatelemző és vizualizációs szakértőként volt részem a különféle hátterű és készségekkel rendelkező egyénekkel való találkozásból. Ezeknek a tapasztalatoknak köszönhetően olyan..
Múlt hét az AI-ban
Az Invector Labs csapatom minden héten hírlevelet ad ki, hogy nyomon kövesse a mesterséges intelligencia kutatás és technológia legújabb fejleményeit. Az e heti számot alább találja. Regisztrálni alább lehet. Kérlek tedd meg, srácaink nagyon keményen dolgoztak ezen:
A szerkesztőtől: A kutatási dokumentum, amely megváltoztathatja a gépi tanulást
A mesterséges intelligencia (AI) kutatásának aranykorát éljük. Hetente több tucat, ha nem több száz új mesterséges intelligencia..
AI által meghatározott infrastruktúra egy ígéretes jövőért
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás átalakítja az infrastruktúra fejlesztésének és felépítésének módját. Hogyan tud a Blinx AI figyelemreméltó bravúrt az infrastruktúra-iparban? Az új építési projektek iránti kereslet előrejelzésétől az építőanyagok kiválasztásáig, sőt az épületek építéséig a Blinx Infrastructure Mappings alkalmazás megváltoztatja az infrastruktúra-fejlesztési folyamat minden aspektusát. Ez az alkalmazás segít a felhasználóknak az infrastruktúra-rendszerek..
Algoritmussorozat — Linkolt lista
Linkelt lista
A linkelt lista az egyik legegyszerűbb adatstruktúra. Ez egy csomópontok tömbje, amelyek mutatókkal vannak összekötve.
A lista minden csomópontja tartalmaz egy értéket és egy mutatót a lista következő csomópontjára. Ez a viselkedés lehetővé teszi, hogy a csatolt lista dinamikus tömbként viselkedjen, ahol a méret nincs rögzítve, és még a létrehozása után is módosítható (a hagyományos statikus tömböktől eltérően).
A linkelt listának a három alapvető műveletet..
Az adattudomány megértése: mi ez és mit kell tudni
Íme, mit kell tudni az adattudományról.
Az adattudomány az a folyamat, amelynek során az adatokból jelentést nyerünk, és hasznos információvá alakítjuk.
Ez az eljárás bármilyen probléma esetén alkalmazható, legyen az kicsi vagy nagy. Ahhoz, hogy sikeres adattudós legyél, alaposan meg kell értened a…
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek
Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt.
provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop
Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2 – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása
Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt .
"Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában.
Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io
A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..