Analytics Vidhya продолжает публиковать высококачественный контент, написанный нашими гостевыми авторами. За последние две недели наши приглашенные авторы написали отличные статьи, в которых изучаются самые разные наборы данных, темы и интересные методы, которые можно использовать с вашими данными, чтобы делать ваши прогнозы лучше.
Предварительная обработка числовых данных - самый важный шаг
Набор данных с большим количеством функций может быть ошеломляющим, особенно когда числовые характеристики представляют разные единицы, измерения и объекты. Сабина подчеркивает важность предварительной обработки ваших элементов перед построением модели. Эта статья также является отличным руководством по различным методам предварительной обработки, а также по их реализации.
Манипуляция размерами с использованием автоэнкодера в Pytorch на наборе данных MNIST
Автор Гарима Нишад
Соедините свои теоретические знания с практическим применением автоэнкодеров в популярном наборе данных MNIST. Гарима отлично объясняет интуицию, лежащую в основе автокодировщиков, и обеспечивает простой для понимания код на всем протяжении.
Связывание сущностей: основная задача НЛП для извлечения информации
Автор Сундар В.
Все мы знакомы с распознаванием именованных сущностей (NER), но знаете ли вы, что существует также связывание именованных сущностей (NEL), которое следует за NER во время извлечения информации? Сундар дает подробное объяснение NEL, начиная с основ вплоть до реализации.
