Публикации по теме 'data-science'
DS 101: Alteryx для гражданских специалистов по данным
Наука о данных
DS 101: Alteryx для гражданских специалистов по данным
Как использовать возможности Alteryx для анализа ваших данных без необходимости программирования
В наши дни большинство компаний движутся к концепции C itizen Data Scientists , предоставляя инструменты профильным экспертам (SME) для создания собственных моделей машинного обучения. Преимущество этого подхода заключается в том, что он обеспечивает значимую интерпретацию результатов и ничего не теряется при..
Лучший способ научиться программированию
Обучение программированию может быть сложным, но в конечном итоге полезным опытом. Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или имеете некоторый опыт программирования за плечами, всегда полезно иметь план того, как подойти к процессу обучения. В этой статье мы рассмотрим несколько советов по поиску лучшего способа изучения программирования для ваших нужд и целей.
Начните с четкой цели. Прежде чем вы начнете учиться программировать, важно иметь четкую цель. Вы хотите..
Pandas GroupПо приложениям, которые должен знать каждый
Если вы работали с данными с помощью Python, скорее всего, вы столкнулись с Pandas. Pandas — мощная библиотека для манипулирования данными, и одним из ее наиболее универсальных инструментов является функция groupby . В этой статье мы рассмотрим некоторые практические применения groupby , которые могут улучшить ваш анализ данных и дать вам ценную информацию.
Введение в GroupBy
Прежде чем мы углубимся в конкретные приложения, давайте кратко разберемся, что делает groupby . По..
Озеро данных и хранилище данных — ключевые различия и когда что использовать
Если вы читаете эту статью, скорее всего, вы знакомы с термином Большие данные — в основном огромные объемы данных, которые генерируются все более взаимосвязанными и «умными» устройствами. Что ж, данные — это то, что подпитывает эти вещи: без данных нет необходимости в аналитике данных или науке о данных. Однако мало кто знает, откуда на самом деле берутся данные и где они хранятся. Давайте посмотрим поближе.
Прежде всего: какие типы данных существуют (и почему это важно)?
Чтобы..
Существенная роль алгебры в искусственном интеллекте и машинном обучении
Алгебра подобна фундаменту дома. В AI и ML мы используем алгоритмы для обработки данных и прогнозирования. Думайте об этом как о рецепте для компьютера. Один распространенный алгоритм, называемый линейной регрессией, использует алгебру для прогнозирования таких вещей, как цены на жилье или тенденции фондового рынка. Без алгебры понимание и создание этих алгоритмов было бы очень сложно.
2. Сделать данные полезными:
В AI и ML данные подобны сырью. Алгебра помогает нам формировать и..
Как MLOps помогает поддерживать актуальность решений машинного обучения в трудные времена
Теперь, когда близится конец пандемии COVID -19 , мы можем с уверенностью утверждать, что этот период неопределенности и продолжающейся волатильности поставил новые задачи перед организациями и командами, управляющими проектами в области науки о данных, а точнее прогнозными моделями.
Предоставляя нашим клиентам множество решений машинного обучения, мы понимаем, насколько сложно управлять моделью и контролировать ее. Нынешние неспокойные времена еще больше подчеркивают эту проблему,..
Классификация пород собак с использованием сверточных нейронных сетей
Существует более 100 различных пород собак. Каждый со своими уникальными особенностями и профилями. Вам может быть интересно, можете ли вы идентифицировать каждую породу собак, которую видите?
Ну, можешь?
Вероятно, нет, но в наши дни вы будете удивлены, насколько хорошо нейронные сети могут выполнять работу по обнаружению этих пород собак.
Однако насколько хорошо машинное обучение и нейронные сети позволяют идентифицировать породы собак? Что ж, будем разбираться в этом блоге.
В..
