Публикации по теме 'analytics'


Обмануть ботов - глоссарий ключевых терминов машинного обучения
Это пятая и последняя статья в серии статей, призванных сделать машинное обучение более доступным для тех, кто не имеет технической подготовки. В предыдущих статьях представлена ​​концепция машинного обучения, показано, как в целом работает процесс обучения, и описаны часто используемые алгоритмы. Начать серию можно здесь . Подводя итоги этой серии, я привожу ниже глоссарий основных терминов и концепций машинного обучения. Это не является исчерпывающим (иначе это нарушило бы..
Объяснение рекомендательных систем
Объяснение рекомендательных систем Простое руководство по работе с рекомендательными системами на английском языке Я потратил много времени на то, чтобы писать о том, как различные алгоритмы и концепции науки о данных работают на фундаментальном уровне. Но многие из наших заинтересованных сторон не хотят или не нуждаются в таком уровне детализации. Поэтому сегодня я пытаюсь сделать обратное - четко (и кратко) объяснить на высоком уровне, как рекомендательные системы , популярное..
Глубокое обучение с помощью 15 строк Python
Вы начинаете работать с машинным обучением или не можете найти, с чего начать? То же самое! Вот почему я создал этот пост. Я здесь не для того, чтобы вскипятить океан, поэтому вот несколько вещей, на которые можно ответить сразу: Для чего нужны эти 15 строк кода? Мультиклассовая классификация . У нас есть 3 известных класса цветов, которые мы пытаемся отсортировать. Что такое глубокое обучение? Это разновидность машинного обучения, основанная на структурах мозга. (Пример:..
RAPIDS 0.10: Вещи, которые мы любим, вдохновленные десятилетиями науки о данных
Во время этого релиза RAPIDS отпраздновали свою первую годовщину, и какой это был год. Команда RAPIDS не может достаточно отблагодарить сообщество за всю любовь и поддержку, которые получил проект. RAPIDS cuDF пересек 2 000 звезд, cuML и cuGraph вместе взятые теперь превышают 1 000 звезд, а RAPIDS получил свою первую награду BOSSIE . Огромное спасибо всем. Команда RAPIDS продолжит продвигать ускоренную сквозную науку о данных к новым высотам. Пока команда RAPIDS..
Пища для размышлений: машинное обучение
🥘! Пока я готовил, я понял, что мы лучше учимся с помощью простых аналогий. Давайте сравним концепцию (контролируемого) #MachineLearning с кулинарией: Для начала цель машинного обучения - найти на основе ваших данных наилучшие взаимосвязи и закономерности, которые дадут наилучшие результаты. Или, если говорить о кулинарии, мы пытаемся найти лучшие ингредиенты и лучший способ их приготовления, чтобы получить лучшую еду. - - - 1. Входы - это функции, которые вы хотите включить в..
3 важных шага в проверке предположений перед обучением моделей
Проверка гипотез в двух словах Почему некоторые люди всегда могут делать более значимые выводы очень быстро, когда всем предоставляется один и тот же набор необработанных данных? Если вы участвовали в каком-либо мероприятии Hackathon или аналогичном соревновании, вы должны знать, что всем участникам предоставляются одни и те же общедоступные наборы данных и исследовательские задачи. Но решить ее в срок смогут лишь несколько команд. Это возможно только путем выбора правильных..
Выпущен Мелтано 0.44
Если вы впервые используете Meltano для управления конвейером данных вашей компании, вы можете следовать нашим Руководству по установке и Руководству по началу работы , чтобы приступить к работе. минут! Новый #950 Удалена конфигурация Анализ подключения : теперь Meltano будет делать выводы о подключениях из каждой конфигурации загрузчика. #1002 Пользовательский интерфейс анализа теперь отображает текст описания темы (модели анализа), если это применимо. #1032..