Публикации по теме 'getting-started'


Предубеждения в рекомендательных системах: основные проблемы и недавние прорывы
За непрекращающимся стремлением построить объективные модели на основе необъективных данных Системы рекомендаций стали повсеместными в нашей повседневной жизни, от онлайн-покупок до социальных сетей и развлекательных платформ. Эти системы используют сложные алгоритмы для анализа исторических данных о взаимодействии пользователей и выдачи рекомендаций на основе их предполагаемых предпочтений и поведения. Хотя эти системы могут быть невероятно полезными, помогая пользователям..
Как начать веб-разработку с помощью Django?
Django — это популярная веб-инфраструктура Python . Основные функции или батареи: 1. Уровень модели, 2. Уровень представлений, 3. Уровень шаблона, 4. Формы, 5. Процесс разработки, 6. Администратор и 7. Безопасность Прежде чем приступить к работе, вы должны иметь базовые знания HTML/CSS . Теперь перейдите к Django Girls Tutorial , одному из лучших руководств по Django. Учебное пособие простое и понятное даже для новичков и лучшей части; В конце урока вы разработаете свое..
Основы: Градиент * Ввод как объяснение
Начало работы , Интерпретируемость модели Основы: Градиент * Ввод как объяснение Простой метод для простых функций. В этом посте я хочу познакомиться с основами объяснений на основе градиентов, как вы можете их использовать и что они могут или не могут делать. Gradient * Input - отличный способ объяснить дифференцируемые модели машинного обучения, такие как нейронные сети, поскольку он концептуально прост и прост в реализации. Вычисление градиентов также происходит очень быстро,..
8 новых инструментов, которые я изучил как специалист по данным в 2020 году
"Начиная" 8 новых инструментов, которые я изучил как специалист по данным в 2020 году Переход от Docker к Live Deployments Хотя 2020 год был непростым, я смог использовать переход к удаленной работе, чтобы изучить новые инструменты, чтобы расширить свой набор навыков в области науки о данных. Это был год, когда я превратился из специалиста по обработке данных в ученого-прикладника, где я отвечал не только за создание прототипов продуктов данных, но и за внедрение этих систем в..
Как я научился не беспокоиться и отслеживать свои эксперименты с машинным обучением
"Начиная" Как я научился не беспокоиться и отслеживать свои эксперименты с машинным обучением Держите свои проекты машинного обучения под контролем Отслеживать и воспроизводить Из своего личного опыта я понял, что отслеживание экспериментов с машинным обучением важно. За этим осознанием в конечном итоге последовало другое: отслеживать эксперименты с машинным обучением сложно. Рассмотрим эти ситуации: Вы настраиваете свою модель. Во время этого процесса вы обнаруживаете..
Классификация текста с использованием наивного Байеса: теория и рабочий пример
"Начиная" Классификация текста с использованием наивного Байеса: теория и рабочий пример В этой статье я объясняю, как работает наивный байесовский метод, и поэтапно реализую задачу классификации текста на несколько классов на Python. Оглавление Введение Наивный алгоритм Байеса Работа с текстовыми данными Рабочий пример на Python (пошаговое руководство) Бонус: весело провести время с моделью Выводы 1. Введение Наивные байесовские классификаторы - это набор..
Руководство по началу работы с React Native
Наша команда написала довольно длинный обзор React Native несколько месяцев назад, и теперь, когда мы продвинулись еще дальше, у нас есть еще несколько идей, которыми мы можем поделиться. Для тех, кто не знаком с React Native, в двух словах, это платформа, которая позволяет разработчикам писать код для одной платформы и развертывать его как на Android, так и на iOS, обеспечивая при этом естественный пользовательский интерфейс. Если вы разработчик, желающий начать работу, вот три..