Публикации по теме 'data-science'
Причинно-следственный вывод для определения влияния исследовательских грантов на успех компании
Эта статья является частью серии Data Test Kitchen от Discovery Hub. Мы изучаем, как наука о данных и машинное обучение могут помочь в прогнозировании новых инноваций и их социальных последствий.
Discovery Hub призван объединить стратегическое предвидение с подходами, основанными на данных, чтобы обеспечить дополнительную строгость в отношении того, как мы ожидаем изменений в областях миссии Nesta , таких как здоровье, ранние годы и декарбонизация.
Наш предыдущий блог исследовал..
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,..
Google развертывает BigLake и интегрирует Analytics Hub и BigQueryML
Как Google делает свою платформу данных более мощной с помощью 3 замечательных обновлений
Не так давно Google выпустила BigLake , новый инструмент, который сочетает в себе BigQuery с хранилищем Data Lake и предлагает аналитику, независимую от облачной платформы. Таким образом, вы можете анализировать данные SQL из Google, AWS или Microsoft. Сейчас снова есть…
10 терминов и понятий, которые необходимо знать, чтобы лучше понять ChatGPT и LLM
Получите максимальную отдачу от онлайн-контента
Новая восходящая звезда экосистемы науки о данных и искусственного интеллекта — большие языковые модели (LLM). Быстрый рост популярности LLM начался с ChatGPT и вскоре стал преобладать в социальных сетях, блогах и научных статьях.
Эта статья предназначена для тех, кто хочет узнать о LLM, но им трудно понять содержание LLM из-за технических терминов или концепций предметной области.
Наука о данных и искусственный интеллект — очень..
Основа безупречного машинного обучения: предварительная обработка данных
Введение:
В очаровательном мире машинного обучения данные являются ключом к раскрытию невероятных идей. Однако, прежде чем мы сможем отправиться в это волшебное путешествие прогнозирования и распознавания образов, мы должны сначала подготовить наши данные с помощью процесса, называемого «Предварительная обработка данных». Этот важный шаг гарантирует, что наши данные будут чистыми, организованными и готовыми творить чудеса. В этом блоге мы углубимся в важность предварительной..
Прогнозирование 10-летней доходности после публикации заявления FOMC
Эта статья является продолжением нашего предыдущего обсуждения чтения и анализа заявлений FOMC с использованием методов обработки естественного языка. В этой части мы углубимся в использование финансового рынка для маркировки нашего набора данных, преобразование заявлений FOMC в векторы и последующее применение модели классификации для прогнозирования роста или падения доходности после выпуска заявления FOMC.
Заявления FOMC доступны на веб-сайте Федеральной резервной системы в..
Преобразование вывода инструмента классификатора изображений Dataturks в формат Keras
Простой скрипт для создания набора данных в стандартном формате Keras.
Просто предоставьте загруженный выходной файл JSON из вашего проекта в Dataturks, скрипт загрузит все изображения и создаст ваш набор данных в формате Keras. Скачать с: GitHub
Как запустить?
python3 keras_json_parser.py \
— json_file {PATH_TO_JSON} \
— dataset_path {PATH_TO_DATASET} \
— train_percentage {TRAIN_PERCENTAGE} \
— validation_percentage {VALIDATION_PERCENTAGE}
Требования:
pip install..
Новые материалы
Пользовательский хук React: useStateWithValidation
В этой серии статей мы отправляемся в путешествие по сфере пользовательских хуков React, открывая их огромный потенциал для улучшения ваших проектов разработки. Сегодня мы сосредоточимся на..
Создание необнаруживаемого вредоносного ПО — техника уклонения
Введение
Добро пожаловать в мою новую статью, сегодня я покажу вам способ обхода фактора пользователя при обнаружении вредоносного ПО.
Что вы сделаете в первую очередь, если подозреваете, что..
10 терминов и понятий, которые необходимо знать, чтобы лучше понять ChatGPT и LLM
Получите максимальную отдачу от онлайн-контента
Новая восходящая звезда экосистемы науки о данных и искусственного интеллекта — большие языковые модели (LLM). Быстрый рост популярности LLM..
Какой самый быстрый язык программирования? …и насколько это важный фактор?
Вы можете подумать, что на вопрос можно ответить одним словом: какой самый быстрый язык программирования ? Но на самом деле, есть много технических нюансов, когда речь идет о скорости и..
Основа безупречного машинного обучения: предварительная обработка данных
Введение:
В очаровательном мире машинного обучения данные являются ключом к раскрытию невероятных идей. Однако, прежде чем мы сможем отправиться в это волшебное путешествие прогнозирования и..
Парадигмы программирования — Введение в различные типы языков программирования
Определение парадигм
Согласно Google OxfordLanguages, первое определение парадигмы выглядит следующим образом: «par·a·digm — существительное — 1. типичный пример или образец чего-либо;..
требуют() против импорта
Если вы не знаете, в nodeJS у нас есть два разных способа импорта и экспорта модулей из npm и других файлов, по умолчанию в nodeJS называется CommonJS (требуется синтаксис), и до сих пор это..