Публикации по теме 'getting-started'


Большие языковые модели, часть 1: BERT
Поймите, как BERT создает современные вложения. Введение 2017 год стал историческим в машинном обучении, когда модель Трансформер впервые появилась на сцене. Он показал потрясающие результаты во многих тестах и ​​стал пригодным для решения множества задач в области науки о данных. Благодаря его эффективной архитектуре позже было разработано множество других моделей на базе Трансформера, которые больше специализируются на конкретных задачах. Одной из таких моделей является BERT...
3 способа, которыми глубокое понимание теоремы Байеса улучшит вашу науку о данных
"Начиная" Три способа понимания теоремы Байеса улучшат вашу науку о данных Овладение этой интуитивно понятной статистической концепцией повысит ваш авторитет как человека, принимающего решения. Теорема Байеса дает нам способ обновить наши убеждения в свете новых доказательств, принимая во внимание силу наших прежних убеждений. Развертывая теорему Байеса, вы пытаетесь ответить на вопрос: какова вероятность моей гипотезы в свете новых данных? В этой статье мы поговорим о трех..
4 ключевых игрока в экосистеме визуализации данных Python: Matplotlib, Seaborn, Altair и Plotly
Одна картинка стоит тысячи слов Доказано, что визуализация данных очень полезна для специалистов по данным во многих аспектах, таких как: Исследовательский анализ данных Разработка признаков и предварительная обработка Оценка модели машинного обучения Составление отчетов Они играют ключевую роль на критических этапах создания продукта, связанного с данными. Таким образом, мы должны использовать библиотеки визуализации данных, которые упрощают создание широкого спектра..
С чего начать изучение языка программирования R
В этом руководстве я проведу вас через шаги по созданию комплексного плана обучения, который обеспечит вам прочную основу для изучения языка R. [Отказ от ответственности: этот пост содержит несколько ссылок на мою книгу R Programming for Absolute Beginners, доступную на Amazon] Для тех, кто не знаком с ним, R — это язык программирования с открытым исходным кодом, который широко используется для анализа данных и статистических вычислений. Это мощный инструмент, который позволяет вам..
Введение в контролируемое машинное обучение
Контролируемое машинное обучение — это подраздел машинного обучения (МО), который занимается построением моделей из помеченных данных , чтобы предсказать результаты для невидимых данных. Размеченный набор данных состоит из набора примеров, которые были «помечены» или помечены правильным выводом. В этом отношении контролируемое обучение можно сравнить с обучением у учителя, который предоставляет набор примеров с правильными ответами. Например, мы можем использовать контролируемое..
Машинное обучение Azure: первые впечатления
Введение Текущий проект Лаборатории информатики Метеобюро на протяжении всего ее существования заключался в описании, прототипировании и оценке того, как могут выглядеть масштабируемые интерактивные вычисления , которые позволяют проводить научный анализ следующего поколения. Это привело к созданию фреймворка и сообщества Pangeo, которые позволяют развертывать такую ​​вычислительную службу с помощью стека стандартных взаимозаменяемых инструментов, выбранных для удовлетворения..
Пошаговое руководство по jQuery для начинающих
jQuery — это быстрая, небольшая и многофункциональная библиотека JavaScript. Такие вещи, как обход HTML-документов и манипулирование ими, обработка событий, анимация и Ajax , намного проще благодаря простому в использовании API, который работает в нескольких браузерах . Преимущества использования jQuery: jQuery делает ваш код JavaScript меньше, быстрее и поддерживает кроссбраузерность. Используя jQuery, вы можете обрабатывать такие события, как щелчок, наведение курсора,..