Публикации по теме 'data-analysis'
Путь от Python к машинному обучению. (Обзор)
«Для начала не обязательно быть великим, но нужно начать, чтобы стать великим».
Думаю, вы тоже согласны с этим утверждением. Потому что каждый начинает свою карьеру с нуля. Их целеустремленность и трудолюбие заставляют их чего-то добиваться в жизни. Нет никакой гарантии, что ваш долгосрочный план будет успешным, потому что вы никогда не знаете, что произойдет в будущем. Если вы мечтаете научиться машинному обучению, не ждите, просто поставьте ногу на весло и отправляйтесь в..
Повлияет ли AutoML на работу в сфере обработки данных в 2022 году и далее?
Новый страх, возникающий в области науки о данных , заключается в том, что специалисты по данным в конечном итоге автоматизируют себя со своих позиций.
Новый страх, возникающий в области науки о данных , заключается в том, что специалисты по данным в конечном итоге автоматизируют себя со своих позиций.
Gartner недавно заявила, что к 2020 году будет автоматизировано 40% задач по науке о данных , а сейчас мы живем в 2022 году, так что представьте себе процент задач по науке о данных,..
Подход машинного обучения к сокращению количества сотрудников и производительности IBM
Прогнозирование ухода ценных сотрудников… ..
В ИТ-фирме доступно множество архитектур сотрудников. Некоторые ИТ-компании или отдельные отделы или определенные уровни придерживаются структуры главного программиста , в которой есть «звездная» организация вокруг должности «руководителя», назначенная инженеру, который лучше всего понимает системные требования.
В то время как некоторые следуют неэгоистичной ( демократичной ) структуре, где все инженеры находятся на одном уровне и..
НЛП со скрытым семантическим анализом
Тематическое моделирование — это математический процесс получения абстрактных тем для корпуса на основе слов, присутствующих в каждом документе. Это своего рода неконтролируемая модель машинного обучения, пытающаяся найти текстовую корреляцию между документами. Существуют различные модели для выполнения тематического моделирования, такие как латентное распределение Дирихле, латентный семантический анализ и т. Д. В этой статье мы рассмотрим функционирование и работу латентного семантического..
Краткое руководство по SQL — Глава 3. Управление данными
В предыдущей главе мы узнали о фильтрации и сортировке данных. В этом уроке мы рассмотрим, как манипулировать данными в SQL. Мы рассмотрим основные операции по вставке новых записей, обновлению существующих записей и удалению ненужных записей. К концу этого урока вы сможете уверенно изменять данные в ваших таблицах SQL. Давайте начнем!
1. Обзор инструкции INSERT
Оператор INSERT используется для добавления новых записей в таблицу. Предположим, у нас есть таблица под названием..
Лучшая книга по статистике, о которой никто не говорит.
Узнайте секреты азартных игр с вероятностью
Я гуглил все, чтобы изучать науку о данных путем самообучения. Путешествие столкнулось с препятствием для изучения статистики.
Большая часть онлайн-контента была посвящена КАК делать что-то на Python и R . Это похоже на построение гистограмм в Python. Но я хотел узнать о части статистики ЧТО и ПОЧЕМУ , чтобы получить четкое представление об основных концепциях.
В интервью Khan Academy Илон Маск заявил, что ПОЧЕМУ обучение помогает..
Дорожная карта: аналитик данных без предыдущего опыта или знаний
Примечание. Добавление списка сертификатов, которые вы можете пройти для продвижения в области Аналитики данных .
Потенциальная дорожная карта для тех, кто хочет стать аналитиком данных, но не имеет предварительных знаний в этой области:
Начните с создания прочного фундамента в базовой математике и статистике. Это поможет вам понимать и анализировать данные, а также понимать основные принципы алгоритмов машинного обучения. Математика и статистика . Эти предметы можно изучать на..
Новые материалы
Худший алгоритм сортировки + бонус!
Если вы разбираетесь в структурах данных и алгоритмах, вы, возможно, знаете, что быстрая сортировка и сортировка слиянием часто считаются самыми эффективными и действенными алгоритмами..
Повышайте продуктивность, создавая лучший код Python
Все приемы, которые я изучил на Python, чтобы писать лучший и быстрый код
Представление длинных цифр
Очень сложно отследить количество нулей или цифр после определенной длины. А теперь вот..
Распределение выборки и центральная предельная теорема
В нашем реальном мире мы часто ищем параметр или статистику определенной совокупности, например среднее значение или стандартное отклонение. Но оценить эту статистику по населению достаточно..
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта ...
Очередь сообщений RabbitMQ с использованием веб-API .NET Core 6
Мы собираемся обсудить очередь сообщений RabbitMQ и ее реализацию с использованием .NET Core 6 API в качестве производителя сообщений и консольного приложения в качестве потребителя сообщений...
Варианты графовых нейронных сетей и реализация в TensorFlow
См. Graph Neural Networks и реализация в TensorFlow для введения и основ.
Существует множество вариантов GNN, в том числе сверточные сети графов (GCN), GraphSAGE, сети внимания графов (GAT) и..
Построение классификатора изображений без использования глубокого обучения
Классификатор изображений можно легко построить с помощью глубокого обучения, особенно сверточной нейронной сети (CNN). Однако вы можете просто реализовать классификатор изображений, используя..