Programim dhe zhvillim, javascript, python, php, html

Publikime mbi temën 'data-science'


Si të vendosni një mjedis zhvillimi për mësimin e makinerisë
Si të instaloni, aktivizoni dhe përdorni një mjedis virtual për mësimin e makinerive dhe detyrat që lidhen me shkencën e të dhënave Përpara se të fillojmë të kodojmë, është thelbësore të konfigurojmë makinën tonë me një mjedis të ri zhvillimi. Në këta shembuj unë do të përdor terminalin OSX dhe Python 3.8 për këtë dhe do t'ju tregoj bazat për të filluar. Nëse jeni përdorues i Windows, logjika bazë nuk ndryshon, por për disa komanda mund t'ju duhet të përdorni Google. Duke filluar me..
Udhëzuesi i një praktikuesi të shkencës së të dhënave (Pjesa 3: Vendosja)
Prezantimi Në këtë seri me 3 pjesë, jam përpjekur të nxjerr disa mësime për të ndihmuar praktikuesit e tjerë të shkencës së të dhënave të shmangin disa nga gabimet më të zakonshme të bëra nga kompanitë që ndërmarrin projekte ML. Seria do të ndahet në mësime rreth "(1) shtrirjes, "(2) modelimit" dhe "(3) vendosjes". Ky është i treti i atij seriali. Çfarë është gjithsesi 'Zhvendosja' për një projekt të shkencës së të dhënave? Faza e 'Shpërndarjes' e një projekti të shkencës së të..
Të mësuarit e thellë kundër të mësuarit të cekët
Në mësimin e makinerive, modelet zakonisht kategorizohen në dy lloje kryesore bazuar në thellësinë e tyre: të cekëta dhe të thella . Thellësia i referohet numrit të shtresave në një rrjet nervor ose kompleksitetit të arkitekturës së modelit. Le të zbërthejmë kushtet: Mësimi i cekët: Mësimi i cekët, i njohur gjithashtu si mësimi i cekët i makinerive, i referohet përdorimit të modeleve relativisht të thjeshta me një numër të vogël shtresash ose fazash përpunimi. Këto modele..
Një përmbledhje e shpejtë e përpunimit të gjuhës natyrore
Doja të ndaja një perspektivë të shkurtër të evolucionit radikal që kemi parë në NLP. Unë kam punuar në problemet e NLP për dekadën e fundit dhe ka qenë e jashtëzakonshme të shoh se sa shpejt kanë evoluar modelet, problemet dhe aplikacionet. Rreth një dekadë më parë, word2vec ishte një shembull i hershëm i një rrjeti nervor të cekët, por rrjetat më të thella si RNN dhe LSTM po bëheshin arkitektura të reja për të ndërtuar sisteme më të mira përreth. Këto modele të reja bënë..
Pema e Vendimit
Kodi Python: Lidhja Github Çfarë është Pema e Vendimit? 1. Një NËSE-THEN e thjeshtë sundon nëpër degët e një peme deri te gjethet e cila na tregon rezultatin dhe pse është. 2. I ndan tiparet në degë dhe shkon deri në gjethe. 3. Pra, parametrat për një pemë vendimi do të jenë thellësia maksimale e pemës, madhësia minimale e gjetheve dhe kriteri i vlerësimit. 4. Si të vlerësohet një gjethe? Ne gjithmonë shohim për një gjethe homogjene. 5. Çfarë është homogjene? Le të kemi 2..
RFA e Google Deepmind: Përafrimi i Mekanizmit të Vëmendjes Softmax në transformatorë
"MENDIMET DHE TEORIA" RFA e Google: Përafrimi i Mekanizmit të Vëmendjes Softmax në transformatorë Çfarë është mekanizmi i vëmendjes dhe pse RFA është më i mirë se Softmax? Google ka lëshuar kohët e fundit një qasje të re - Vëmendje e rastësishme për veçoritë - për të zëvendësuar mekanizmat e vëmendjes softmax në transformatorë për të arritur performancë të ngjashme ose më të mirë me përmirësim të ndjeshëm në kompleksitetin e kohës dhe hapësirës. Në këtë blog, ne do të shqyrtojmë..
Algoritmet e kërkimit në inteligjencën artificiale
Algoritmet e kërkimit në inteligjencën artificiale Mund të ketë një ose shumë zgjidhje për një problem të caktuar, në varësi të skenarit, pasi mund të ketë shumë mënyra për ta zgjidhur atë problem. Mendoni se si i qaseni një problemi. Le të themi se duhet të bëni diçka të drejtpërdrejtë, si një shumëzim matematikor. Është e qartë se ka një zgjidhje të saktë, por shumë algoritme për t'u shumëzuar, në varësi të madhësisë së hyrjes. Tani, merrni një problem më të ndërlikuar, si për..
Materiale të reja
Masterclass Coroutines: Kapitulli-3: Anulimi i korutinave dhe trajtimi i përjashtimeve.
Mirë se vini në udhëzuesin gjithëpërfshirës mbi Kotlin Coroutines! Në këtë seri artikujsh, unë do t'ju çoj në një udhëtim magjepsës, duke filluar nga bazat dhe gradualisht duke u thelluar në..
Faketojeni derisa ta arrini me të dhënat false
A e gjeni ndonjëherë veten duke ndërtuar një aplikacion të ri dhe keni nevojë për të dhëna testimi që duken dhe duken më realiste ose një grup i madh të dhënash për performancën e ngarkesës...
Si të përdorni kërkesën API në Python
Kërkesë API në GitHub për të marrë depot e përdoruesve duke përdorur Python. Në këtë artikull, unë shpjegoj procesin hap pas hapi për të trajtuar një kërkesë API për të marrë të dhëna nga..
Një udhëzues hap pas hapi për të zotëruar React
Në këtë artikull, do të mësoni se si të krijoni aplikacionin React, do të mësoni se si funksionon React dhe konceptet thelbësore që duhet të dini për të ndërtuar aplikacione React. Learning..
AI dhe Psikologjia — Pjesa 2
Në pjesën 2 të serisë sonë të AI dhe Psikologji ne diskutojmë se si makineritë mbledhin dhe përpunojnë të dhëna për të mësuar emocione dhe ndjenja të ndryshme në mendjen e njeriut, duke ndihmuar..
Esencialet e punës ditore të kodit tim VS
Shtesat e mia të preferuara - Git Graph 💹 Kjo shtesë është vërtet e mahnitshme, e përdor përpara se të filloj të punoj për të kontrolluar dy herë ndryshimet dhe degët më të fundit, mund të..
Pse Python? Zbulimi i fuqisë së gjithanshme të një gjiganti programues
Në peizazhin gjithnjë në zhvillim të gjuhëve të programimit, Python është shfaqur si një forcë dominuese. Rritja e tij meteorike nuk është rastësi. Joshja e Python qëndron në thjeshtësinë,..