Свързани публикации 'data-science'
Осигуряване на приходи от генериращ AI: 5 иновативни бизнес модела за печелене на пари
Generative AI е бързо развиваща се област с потенциал да революционизира много индустрии. От създаване на реалистични изображения и видеоклипове до генериране на текст, музика и код, generative AI е в състояние да произвежда висококачествено съдържание, което може да се използва за различни цели.
Тъй като генеративната AI технология продължава да се развива, има нарастващ интерес към това как тя може да бъде монетизирана. В тази статия ще проучим пет иновативни бизнес модела, които..
Докъде стигнахме с безжичните сензорни мрежи част 1 (Машинно обучение)
Съвместно събиране на данни и позициониране на сензори в безжична сензорна мрежа, подпомагана от множество UAV (arXiv)
Автор: Mingyue Zhu , Zhiqing Wei , Chen Qiu , Wangjun Jiang , Huici Wu , Zhiying Feng
Резюме: Благодарение на високата мобилност и лесното разгръщане, безпилотните летателни апарати (UAV) привлякоха много внимание в областта на безжичната комуникация и позициониране. За да се отговори на предизвикателствата на липсата на покритие на инфраструктурата, несигурната..
Работа с Hebbian Learning част 2 (машинно обучение)
Моделиране и контрактивност на невронно-синаптичните мрежи с Hebbian Learning (arXiv)
Автор: Вероника Ченторино , Франческо Було , Джовани Русо
Резюме: Този документ се занимава с моделирането и анализа на два от най-често използваните повтарящи се модели на невронни мрежи (т.е. невронна мрежа на Хопфийлд и невронна мрежа със скорост на задействане) с динамични повтарящи се връзки, подложени на правила за обучение на Hebbian . За да уловим синаптичната рядкост на невронните..
Как да обедините речници в Python
Три стратегии за консолидиране на речници
Обединяването на данни - често наричано операция за обединение - е често срещана задача в програмирането. Когато става въпрос за обединяване на речници, има множество стратегии, от които можете да избирате.
В тази статия ще опишем подробно три различни стратегии, едната от които е съвсем нова във версия 3.9 и определено най-лесната от трите. Всяка стратегия има своите плюсове и минуси; до края на тази статия ще можете да вземете обосновано..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon, Netflix използва двигател за препоръки.
Какво представляват двигателите за препоръки?
Система за препоръчване на най-подходящия елемент за потребителя чрез филтриране на данните с помощта на различни алгоритми.
Забележка: Recommender System препоръчва съответните артикули на потребителя..
Анализ на настроението с помощта на логистична регресия и наивен Бейс
Нека сравним кой алгоритъм е по-добър за класифициране на туитовете въз основа на техните чувства.
Наблюдаван ML
При контролираното машинно обучение обикновено имате вход X, който влиза във вашата функция за прогнозиране, за да получите вашето Y^. След това можете да сравните прогнозата си с истинската стойност Y . Това ви дава вашите разходи, които използвате за актуализиране на параметрите θ .
Но какво е анализ на настроението?
Настроения анализ (известен също като..
Оцветяване на графика Sudoku с Neo4j
Бях щастлив да видя, че скорошна версия на графичните алгоритми Neo4j съдържа алгоритъма за оцветяване K-1 . Този алгоритъм се опитва да присвои цветове на възлите на графика по такъв начин, че съседните възли да са с различни цветове.
Един от любимите ми пъзели, Судоку , може да бъде представен като задача за оцветяване на графика. Ако не сте запознати с пъзела, ви се дава решетка 9x9 с някои попълнени цифри. Завършвате пъзела, като попълвате празните квадратчета, така че всеки ред..
Нови материали
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..
За да научите нов език за програмиране, започнете отначало
Първоначално публикувано на http://www.mberlove.com/blog/a-new-programming-language-starting-over/
Програмистите се гордеят със способността си да усвояват лесно нови умения , разчитайки..
5 Youtubers на Data Science, които трябва да следвате
Защото всички можем да се справим с малко продуктивно отлагане
Всички сме падали в заешката дупка на Youtube, така че защо да не я направим продуктивна?! Като непрекъснато нарастващ източник..
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител.
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител. По същия начин, по който суперкодерът сочи vim като единствения начин за кодиране, но останалите от нас..
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно...