Publikációk a témában 'data-science'
Kvantilis normalizáló létrehozása és használata
Kvantilis normalizáló létrehozása és használata, majd teljesítményének összehasonlítása egy z-score normalizálóval.
Bevezetés
A Data Science és Data Engineering csodálatos világában az adatok feldolgozásának képessége nagyon fontos. Az adatok tipikus formátumukban tisztítatlanok, és szinte minden modell számára nehéz dolgozni. Ez nagyban hozzájárul a Data Science automatizálásának hiányához, mivel sok megfigyelésre van szükség az adatok diagnosztizálásához és ismételt javításához...
Megerősítő tanulás: Bevezetés
A gépi tanulás alapjai
Megerősítő tanulás: Bevezetés
Bevezetés az erősítő tanulás alapjaiba, minden, amit tudnia kell az induláshoz
9 óra alatt a Google AlphaZero-ja a sakkszabályok ismeretéből a világ legjobb modelljeit legyőzte. A sakkot több mint 1000 éve tanulmányozzák az emberek, de egy megerősítő tanulási modell elhanyagolható idő alatt tudta továbbfejleszteni tudásunkat a játékról, a játékszabályokon kívül semmilyen előzetes tudást nem használt. Egyetlen másik gépi tanulási..
Hogyan lehet megjósolni a részvényárakat a Python + Machine Learning segítségével!
Az egyik kedvenc dolgom a Machine Learninggel az előrejelzés, ez nagyjából azt jelenti, hogy a múlt adatai alapján megjósolom a jövőt, és mi is lehetne jobb projektben, mint a tőzsde előrejelzése! Először is a Google Colabot fogjuk használni ennek a kódnak a futtatásához, szerencsére számunkra ez a kód nagyjából már kidolgozott volt, kérjük, adjon minden elismerést ennek a webhelynek a kódért , különben kezdjük! "Itt a link a Google Colab projekt eléréséhez", és ha úgy tetszik,..
Számítógépes gondolkodás Reddittel a Wolfram Nyári Iskolán
Tavaly ilyenkor próbáltam kitalálni, mit csináljak a nyarammal. Ez egy meglehetősen pokoli félév volt a posztgraduális iskolában, de végül végeztem a Louisiana State University szociológia doktori programjában az alapvető kurzusokkal. A szemeszter végén úgy döntöttem, hogy Baton Rouge-ból Knoxville-be vezetek, ahol a meleg és a páratartalom nem okozza a bőr olvadását. Arról vitatkoztam, hogy a nyár „szabadságáról” beszéljek, bár a posztgraduális iskolában ez jellemzően adatgyűjtést és..
Forgalommennyiség előrejelzése
Ebben a blogbejegyzésben végigmegyek a gépi tanulási modell létrehozásának teljes folyamatán a híres Traffic volumen adatkészleten, amelyet sokan használnak szerte a világon. Információt nyújt a forgalom nagyságáról az ünnepek, a hőmérséklet, az időjárási körülmények, a dátum és az idő függvényében.
Az adatok megszerzése
Ez az első lépés, amit meg kell tennünk, miközben megpróbálunk létrehozni egy modellt. Mivel az adatok nélkül nincs lehetőség a modell létrehozására.
Beviteli..
Az adatelemzés módja
Az adatelemzés sikeréhez technikai készségek, üzleti ismeretek és puha készségek kombinációja szükséges. Íme néhány tipp, hogyan lehet sikeres ezen a területen:
Erős technikai készségek fejlesztése: Ez magában foglalja a különböző programozási nyelvek, például az SQL és a Python megértését, valamint a statisztikai elemzési és adatvizualizációs eszközökben való jártasságot. Folytassa a tanulást, és maradjon naprakész az új technológiákkal és technikákkal. Az alábbiakban felsorolunk..
Hogyan viselkednek a mélygeneratív modellek, 2. rész (mesterséges intelligencia)
1. Kábítószer-kölcsönhatások előrejelzése mélygeneratív modellek segítségével (arXiv) grafikonokon
Szerző: Nhat Khang Ngo , Truong Son Hy , Risi Kondor
Absztrakt: A kábítószerek és célpontjaik látens ábrázolásai, amelyeket kortárs grafikon-autoencoder-alapú modellek hoztak létre, hasznosnak bizonyultak a csomópont-pár kölcsönhatások számos típusának előrejelzésében nagy hálózatokon, beleértve a gyógyszer-gyógyszer, a gyógyszer-célpont és cél-cél interakciók. A legtöbb..
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..