Публикации по теме 'data-science'


20 простых и нетрадиционных способов радикально улучшить ваше письмо
Подумайте, как заново изучить старые способы и изучить новые методы, используя эти 20 идей по улучшению вашего письма. Чтобы улучшить свои навыки письма, мы снова и снова слышали три основных практических правила: (1) во-первых, читайте как можно больше (это поможет вам увидеть, как другие писатели структурируют свои мысли и аргументы…
Будущее разработки программного обеспечения: на пути к новой эре разработки программного обеспечения
Преобразование разработки, развертывания и управления программным обеспечением Введение: Недавно наступила новая эра разработки программного обеспечения, которая характеризуется существенными достижениями и изменениями в отрасли. Способы создания, развертывания и управления программным обеспечением изменились в результате появления новых технологий, стратегий и процессов, появившихся в эту новую эпоху. В этом эссе будут рассмотрены некоторые основные разработки и наиболее эффективные..
Прогнозирование приверженности клиентов
Что делает «прилипчивого» клиента Термин липкий так же, как это звучит. Кто-то, кто остается рядом и придерживается подписки в течение длительного времени. В битве за LCV (Lifetime Client Value) Цель состоит в том, чтобы заработать клиентов, которые покупают и продолжают покупать. Эта идея исходит из старой поговорки: «Лучше я буду зарабатывать 10 тысяч в неделю до конца своей жизни, чем миллион долларов один раз». Для предприятий, которые продают услуги на основе подписки, LCV и..
DeCAF: функция глубокой сверточной активации для универсального визуального распознавания
Донахью, Джефф и др. Международная конференция по машинному обучению. ПМЛР, 2014. Ссылка на оригинальную статью DeCAF, вероятно, является одной из первых статей, демонстрирующих концепцию трансферного обучения и способы эффективного использования CNN для различных задач визуального распознавания. В этой статье исследуется полезность функций, извлеченных из предварительно обученной CNN, для новых общих задач и достигается современная производительность в большинстве из них. 1...
Master Python: разработка собственного агента LLM с нуля
Многие люди считают, что концепция агентов в больших языковых моделях (LLMS) — это идея агентов. Но если вы тот, кто действительно понимает вещи, видя или создавая код для него с нуля, то, как и многие другие люди, я решил попробовать создать его с нуля. Так что же такое агент и почему они важны? давайте сначала решим второй вопрос. В настоящее время многие люди, использующие большие языковые модели, в основном взаимодействуют с ними через чат-интерфейсы. Но у этих систем чата..
Воспроизводимая наука о данных и почему это важно
Воспроизводимость в проектах Data Science стала важным инструментом, позволяющим полагаться на результаты, однако в разгар кризиса воспроизводимости важную роль в обеспечении воспроизводимости работы играют технологии. 70 % исследователей не смогли воспроизвести эксперименты другого ученого, а › 50 % не смогли воспроизвести свои собственные эксперименты. - Обзор природы (2016) Воспроизводимость является и остается фундаментальным принципом научного метода. Этот термин..
Путешествие в науку о данных
Как спланировать успешную карьеру Введение Я ни в коем случае не нахожусь там, где хотел бы быть в своей карьере, но я наслаждаюсь каждой частичкой своего путешествия. Ранее я заявлял, что Самый важный проект в области науки о данных заключается в постоянном добавлении ценности самому себе. Самый важный проект в области науки о данных Проект, который должен выполнять каждый специалист по анализу данных todatascience.com..