Publikime mbi temën 'machine-learning'
Përgatitja e të Dhënave-Mbledhja dhe Parapërpunimi i të Dhënave -2
Parapërpunimi i të dhënave është një teknikë që përdoret për të kthyer të dhënat e papërpunuara në një grup të dhënash të pastër.
Nevoja/Nevoja e përpunimit të të dhënave
Të dhënat e botës reale mund të përmbajnë zhurma, vlera që mungojnë dhe formate të papërdorshme të cilat nuk mund t'i përdorim drejtpërdrejt për modelet e mësimit të makinerive. Kërkohet parapërpunimi i të dhënave për pastrimin dhe formatimin e të dhënave për t'i bërë ato të përshtatshme për një model të mësimit të..
Një analizë e thellë e trollëve rusë me Apache Pinot dhe Superset
Historia pas dezinformimit rus është një temë e dendur dhe vazhdimisht në zhvillim. Hulumtimi më i mirë në botë nuk është dukur ende i përhapur, gjë që e bëri këtë një mundësi të shkëlqyer për të parë nëse mund të përdorja disa mjete me burim të hapur për të nxjerrë në pah prova të reja analitike.
Databaza premierë e disponueshme për studiuesit mbi këtë temë ka shumë histori. Studiuesit nga Universiteti Clemson, Darren Linvill dhe Patrick Warren , publikuan një grup të dhënash që..
Mësimi i makinerisë me trajnimin Python në NIODA.
Mësimi i Makinerisë është një fushë e gjerë e Inteligjencës Artificiale e fokusuar në hartimin dhe zhvillimin e një algoritmi që identifikon dhe mëson modelet që ekzistojnë në të dhënat e dhëna si hyrje. Kursi i Inteligjencës Artificiale duke përfshirë "kursin" e të mësuarit të thellë duke përdorur bibliotekat Tensor Flow dhe Keras në Python. Inteligjenca artificiale është gjithashtu një degë e Mësimit të Makinerisë dhe për këtë arsye ky program përfshin një kurs të Mësimit të..
Dita 1: Regresion linear me zbritje gradient
Regresioni linear është ndoshta algoritmi ML më themelor, më i thjeshtë dhe i përdorur gjerësisht. Megjithëse nuk është një algoritëm i fuqishëm ose shprehës në asnjë mënyrë dhe është shumë i kufizuar në problemet që mund të modelojë, megjithatë është një pikënisje e mirë për shumicën e algoritmeve të mëvonshme ML që do të diskutohen. Si e tillë, duket e përshtatshme vetëm të fillohet me të.
Çfarë është regresioni linear mund të përmblidhet në një frazë: "Gjetja e linjës më të..
Parashikimi i serive kohore me zbutje të thjeshtë eksponenciale
Një hyrje në zbutjen eksponenciale dhe zbatimin e tij në Python për të kryer parashikime.
Sfondi
Zona e parashikimit përmban modele të ndryshme. Në postimin tim të mëparshëm kemi diskutuar disa "teknika bazë të parashikimit", të cilat shpesh ofrojnë një bazë të mirë për të përsëritur dhe ndërtuar modele më komplekse. Një përsëritje e tillë natyrore nga këto modele bazë është zbutja eksponenciale .
Ideja e zbutjes eksponenciale e ka origjinën në vitet 1950 dhe është në thelb një..
Librat më të mirë për të mësuar Algoritmet e Mësimit të Makinerisë
Këtu janë disa nga librat më të mirë për të mësuar algoritmet e mësimit të makinerive.
Algoritmet e mësimit të makinerisë janë një seri hapash që përdoren për të gjetur marrëdhënien midis etiketave dhe veçorive të një grupi të dhënash. Algoritmet e mësimit të makinerive luajnë një rol të rëndësishëm në ndërtimin e aplikacioneve dhe modeleve të bazuara në mësimin e makinerive. Ka kaq shumë algoritme të mësimit të makinerive saqë nëse doni të mësoni secilën prej tyre në detaje, duhet të..
Dizajni i përshtatshëm për algoritmin e TikTok — e ardhmja e videove dhe rrjeteve sociale
BAZAT E MENAXHIMIT TË PRODUKTIT
Dizajni i përshtatshëm për algoritmin e TikTok - e ardhmja e videove dhe rrjeteve sociale
- Dizajni i përshtatshëm për algoritmin e TikTok, duke kombinuar algoritmet me të dhënat e krijuara nga përdoruesit, ka qenë një faktor i rëndësishëm në ngritjen e tij në rëndësi, duke demonstruar fuqinë e algoritmeve në hartimin e produktit dhe ekonominë e krijuesit - Suksesi i TikTok mund t'i atribuohet jo vetëm…
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,..