Публикации по теме 'python'
Практическое применение Yellowbrick в науке о данных
Визуализация данных играет решающую роль в понимании и интерпретации моделей машинного обучения. Yellowbrick — это библиотека Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для создания визуализаций и инструментов диагностики для анализа алгоритмов машинного обучения. В этом сообщении блога мы рассмотрим практическое применение Yellowbrick и продемонстрируем его возможности на примерах кода.
Оценка и выбор модели
Yellowbrick предлагает разнообразные визуализации для оценки и выбора..
Асинхронная очередь задач с Celery
Подробное руководство о том, как работает очередь асинхронных задач Celery.
Celery — очень популярная и мощная асинхронная очередь задач. Он поддерживает как операции в реальном времени, так и планирование задач. В одном из моих предыдущих руководств [ 1 ] я продемонстрировал, как запланировать задачу с помощью Celery. В этом уроке я собираюсь продемонстрировать, как создать очередь асинхронных задач с помощью Celery. После краткого обзора Celery я подробно объясню, как работает..
Оценка машинного перевода с sacreBLEU и BERTScore
Два полезных пакета для оценки производительности моделей МП
Прочитав эту статью, вы научитесь оценивать свои модели машинного перевода с помощью следующих пакетов:
sacreBLEU BERTScore
К сведению, BLEU (двуязычный ассистент по оценке) - один из самых популярных показателей для оценки машинно-переведенного текста. Его можно использовать для оценки переводов на любой язык при условии, что в тексте есть какая-то граница слова.
Результатом BLEU обычно является оценка от 0 до 100,..
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 трюк:
>> digit_1 = 10_00_000
>> digit_2 = 10_12_500
Разделяйте числа знаком _ . Это поможет вам отслеживать введенные цифры или нули.
Распаковка значений
Повторное использование кода - отличная вещь, которой должен следовать каждый разработчик, но что, если функция возвращает..
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 другие. Каждый из этих вариантов использует разные функции для агрегирования и преобразования функций.
Существует несколько вариантов графовых нейронных сетей (GNN), каждый из которых имеет свои уникальные характеристики и варианты использования. Вот несколько самых популярных из них:..
Введение в RNN и LSTM (часть 5)
Рад видеть вас снова, в предыдущей статье мы закончили реализацию нашей RNN для предсказания следующей последовательности синусоиды. Мы работали над поэтапной реализацией нашей модели.
В этой статье я расскажу о различных модификациях, которые вы можете выполнить в простой рекуррентной нейронной сети, чтобы она работала хорошо и хорошо для нашего приложения.
Итак, поехали
Различные архитектуры рекуррентной нейронной сети
Один к одному
Один к одному — это архитектура..
Изучайте Python на примере: код для базового калькулятора
Это полный код базового калькулятора на Python.
Python — это широко используемый язык программирования, который можно использовать для решения самых разных задач, в том числе для программирования калькуляторов. Эта базовая программа-калькулятор использует интерпретатор Python для выполнения вычислений и вывода результатов на экран.
Новые материалы
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..
Я вижу так много неправильного в этой пьесе, что трудно даже организовать…
Я вижу так много неправильного в этой статье, что трудно даже организовать опровержение, но я постараюсь. В произвольном порядке:
А) IQ НЕ является показателем «неразумности», крайнего или иного..