Публикации по теме 'data-analysis'
Как освоить основную библиотеку анализа данных Python за 20 минут
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ПАНДАМ - ЧАСТЬ I
Как освоить основную библиотеку анализа данных Python за 20 минут
Краткое руководство по основным функциям Pandas.
В этой статье рассматриваются типичные проблемы и задачи, с которыми регулярно сталкиваются начинающие специалисты по обработке данных и аналитики данных. Мы решим эти проблемы и решим их, используя самую мощную библиотеку Python для обработки и анализа данных, Pandas .
В этой статье мы рассмотрим следующие темы:..
GCP IIoT: обнаружение промышленных аномалий
Введение
Это третья часть серии сообщений в блогах, демонстрирующих, как создать платформу управления данными и аналитики промышленного Интернета вещей (IIoT) на облачной платформе Google (GCP). В предыдущих частях мы создали платформу для сбора данных первой мили, хранения, аналитики в реальном времени и оповещения с использованием FogLAMP, Dataflow и BigQuery . Мы также настроили набор готовых к использованию информационных панелей Looker для визуализации и анализа данных IIoT в..
Большие данные с SQL: некоторые важные команды
Изучение основных методов SQL для навигации в экосистемах больших данных
В эпоху Четвертой промышленной революции, когда большие данные играют колоссальную роль, потребность в аналитиках данных, владеющих SQL , резко возросла. Для аналитика данных одним из важнейших навыков, которые могут помочь вам в карьере, является хорошее знание SQL .
Особенности разработки в деталях
Разработка функций, без сомнения, является неотъемлемой частью науки о данных. Большинство людей считают, что в науке о данных единственное значение имеет машинное обучение, но это далеко не так. Важными параметрами, которые следует учитывать, являются способы очистки и предварительной обработки ваших данных. В этой статье мы рассмотрим некоторые из ключевых методов, которые мы можем использовать в разработке признаков.
Но что такое функциональная инженерия? До этого какие особенности?..
Используйте машинное обучение, чтобы спрогнозировать массовый поток людей в метро Тайбэя - случайный лес
Проблема контролируемой регрессии
Используйте машинное обучение, чтобы спрогнозировать массовый поток людей в метро Тайбэя - случайный лес
Используйте случайный лес, чтобы предсказать поток людей на метро Taipei MRT в любой день / время / станцию в будущем.
Как и в большинстве крупных городов мира, в Тайбэе очень хорошо структурированная система метро, которая называется MRT . Люди могут с легкостью передвигаться по городу, просто воспользовавшись метро, скутер или..
Анализ игроков FIFA23: кластеризация k-средних
Этот проект выполняется мной самостоятельно. Набор данных получен публично от Kaggle. Все коды и пояснения к ним хранятся в моем репозитории GitHub .
Описание Проекта
Язык: Python Рабочий файл: Блокнот Jupyter Тип проекта: Машинное обучение — кластеризация k-средних
FIFA 23 — футбольная видеоигра, созданная Electronic Arts (EA). Она стала самой продаваемой футбольной видеоигрой в Рождественском розничном чарте Великобритании . Согласно статистике EA , в игре более 700..
Новые материалы
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..
Атаки НЛП, часть 1 — «Почему не стоит доверять своим моделям классификации текста»
Эта серия сообщений в блоге посвящена обширной и важной области, объединяющей искусственный интеллект и лингвистику: Атаки НЛП .
NLP расшифровывается как Обработка естественного языка ,..
Неправильное представление об «или», «||», «и» и «&&» в Ruby
Насколько нам известно, Ruby довольно удобен для разработчиков. Мы можем делать что угодно несколькими способами. Руби похожа на бабушку и дедушку, которая всегда счастлива и горда, что бы мы ни..
Как использовать аутентификацию субъекта-службы для доступа к OneLake Microsoft Fabric — Сэм Дебрюйн
Для работы этой функции необходимо включить 2 новых параметра на портале администрирования Fabric/Power BI. Оба можно найти в разделе Настройки арендатора .
Первый называется Разрешить..
Классный фактор: как украсть стили с помощью машинного обучения, Turi Create и ResNet
Я был взволнован, когда впервые услышал, что Turi Create была приобретена Apple, а затем предоставлен открытый исходный код большему сообществу машинного обучения! Ранее в этом году я писал о..
Топ 5 приложений машинного обучения в здравоохранении
Пять лучших применений машинного обучения в здравоохранении Машинное обучение (МО) — это направление искусственного интеллекта (ИИ), в котором компьютерные системы..
ИИ превращает знаки зодиака в реальных людей
Генераторы изображений с искусственным интеллектом — это новая горячая тенденция, которая в последние месяцы покорила Интернет. Эти генераторы используют сложные алгоритмы машинного обучения..