Публикации по теме '100daysofmlcode'


Советы разработчикам и советы по психологии — Выпуск № 5
Потому что жизнь должна быть простой Перестаньте строить так много планов обучения У меня было много курсов на Udemy, и я был очень жесток к себе за то, что не закончил то, что начал. Я бы сказал что-то вроде того, что я такой ленивый или я недостаточно хорош, чтобы быть успешным программистом, и я бы намеренно отказался от участия в интересных проектах. Я убеждал себя, что как только курсы закончатся, я начну делать большие проекты. И я продолжал покупать новые курсы и оставлять..
Лучшее программирование на Python для специалистов по данным, часть 1: основы Python
Python в настоящее время доминирует как самый популярный язык программирования для специалистов по данным. Его простота использования и популярные библиотеки машинного обучения, такие как scikit-learn и PyTorch, не говоря уже о простоте использования Jupyter Notebook по сравнению с IDE, делают его очевидным выбором, позволяющим быстро запускать и запускать свои проекты. Тем не менее, многие специалисты по данным никогда не выходят за рамки основ программирования на Python, хотя существует..
Понимание компромисса смещения и дисперсии
Компромисс смещения и дисперсии — это концепция, которую легко пропустить, когда вы впервые начинаете заниматься машинным обучением, и тем не менее это один из самых фундаментальных принципов в этой области (и любимый вопрос на собеседовании). Чтобы понять этот компромисс, нам сначала нужно понять ошибку модели. Каждая модель машинного обучения имеет ошибку. (Если в вашей модели нет ошибок, это на самом деле очень плохой признак утечки данных .) Ошибка тестовых данных состоит из трех..
Проклятие размерности — День 7 #100DaysOfMLCode
Каждый раз, когда мы добавляем функцию в наш набор данных, мы добавляем измерение. Чем больше измерений мы добавляем, тем дальше отстоят наши известные точки дат. Это означает, что в знании алгоритма есть пробелы. Если алгоритм пытается классифицировать новый фрагмент данных, который отображается в области пробела, ему будет трудно классифицировать его. Другими словами, чем больше у нас измерений, тем больше данных мы будем необходимость. Есть приемы, которым мы научимся позже, чтобы..
День 55 из 100DaysofML
Проект удаления фона с использованием OpenCV . По сути, это простая, но интересная функция, которая очень часто используется в большинстве сервисов потокового видео, таких как Zoom, Hangouts и т. д. Это очень простая аналогия, и я хотел бы упомянуть, как легко это можно сделать. Так над чем конкретно работает этот проект. Итак, у нас есть фон, и у нас есть передний план. Этот проект поможет нам удалить наш фон и заменить его любым видео или изображением, как это делается в..
Основные понятия машинного обучения: линейная регрессия
Линейная регрессия — это один из простейших алгоритмов машинного обучения, с которого можно начать понимать некоторые основные концепции в этой области. Алгоритм имеет определенные ограничения, которые означают, что для многих реальных ситуаций он требует модификаций (рассмотренных в следующих нескольких постах), но его простота позволяет легко интерпретировать его, и его сразу узнает любой, кто помнит y = mx + b из высокого школьная алгебра. Какую проблему он решает? Линейная..
День 42 из 100DaysofML
«Давайте нажмем играть с ML» AWS Deep Composer . Это одна из тех услуг, предлагаемых AWS, которая помогает разработчикам освоить машинное обучение для звуковых дорожек. Таким образом, чтобы начать работу с Deep Composer, разработчик должен получить устройство Deep Composer, о котором я упомяну ниже. AWS Deep Composer использует генеративный ИИ или, в частности, генеративно-состязательные сети (GAN) для создания музыки. В GAN две сети, генератор и дискриминатор,..