Публикации по теме 'data-science'
Использование ИИ для реализации векторной технологии в тематическом моделировании
Введение
В этой статье мы собираемся проанализировать 50 тысяч твитов, связанных с Covid, которые мы собрали из Twitter, используя ИИ для извлечения основных тем, о которых спорят люди по всему миру.
Для такого количества неструктурированных данных нам потребуются недели, чтобы прочитать и классифицировать ваши данные. Однако эта гигантская задача могла бы быть проще простого, если бы мы правильно знали, как использовать современные модели НЛП.
Для выполнения этой задачи мы собираемся..
Демографические данные пользователей Talking Data
Моя первая задача Kaggle
Бизнес-проблема
Нет ничего более утешительного, чем встретить любимый напиток, когда вы входите в дверь углового кафе. В то время как внимательный бариста знает, что вы пьете капучино каждую среду утром в 8:15, в цифровом пространстве вашим любимым брендам гораздо сложнее персонализировать свой опыт.
Talking Data, крупнейшая сторонняя платформа мобильных данных в Китае, понимает, что повседневный выбор и поведение рисуют картину того, кто мы есть и что мы..
Новые методы синтеза текста в изображение, часть 3 (машинное обучение)
Anti-DreamBooth: защита пользователей от персонализированного синтеза текста в изображение (arXiv)
Автор: Тхань Ван Ле , Хао Фунг , Туан Хоанг Нгуен , Куан Дао , Нгок Тран , Ань Тран .
Аннотация: Модели распространения текста в изображение — это не что иное, как революция, позволяющая любому, даже не имеющему дизайнерских навыков, создавать реалистичные изображения из простого ввода текста. С помощью мощных инструментов персонализации, таких как DreamBooth, они могут создавать..
Как сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, часть 2 (искусственный интеллект)
Многоцентровая диагностическая классификация шизофрении с использованием 3D CNN на основе агрегированных данных фМРТ на основе задач ( arXiv )
Автор: Вигнешваран Шанкаран , Бхаскаран В.
Аннотация: Несмотря на годы исследований, механизмы, лежащие в основе развития шизофрении, а также ее рецидивов, симптоматики и лечения, продолжают оставаться загадкой. Отсутствие соответствующих аналитических инструментов для работы с изменчивой и сложной природой шизофрении может быть..
Как сделать HTTP-запрос в Javascript?
Чтобы сделать HTTP-запрос в JavaScript, вы можете использовать объект XMLHttpRequest или более новую функцию fetch() .
Вот пример использования XMLHttpRequest для отправки запроса GET в JSONPlaceholder API для получения списка сообщений: var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', 'https://jsonplaceholder.typicode.com/posts');
xhr.onload = function() {
if…
Методы повышения производительности при недостатке наборов данных в машинном обучении
Неадекватные наборы данных часто ограничивают успех многих моделей машинного обучения. Чтобы определить методы повышения производительности, мы должны прежде всего изучить, почему эти наборы данных являются такой серьезной проблемой.
Неадекватные наборы данных могут быть связаны с несколькими проблемами, включая несбалансированность данных по разбиениям, выборки, которые плохо обобщаются для реальных ситуаций, и небольшой размер выборки. В этой статье будут описаны простые, но..
Изучение сложности анализа данных
Проводя статистический анализ данных, мы часто сталкиваемся с непонятными ситуациями, где правда может быть не так очевидна, как может показаться. Анализ данных требует тщательного рассмотрения, поскольку разные точки зрения могут привести к противоречивым выводам. Таким образом, важно изучить данные со всех сторон, прежде чем делать какие-либо выводы. Давайте углубимся в мир парадоксов, рассмотрев несколько реальных примеров, которые подчеркивают важность тщательного анализа данных...
