Публикации по теме 'data-visualization'


Использование T-SNE для визуализации мышления вашей глубинной модели
Глубокое обучение дало нам новый способ думать о вещах. Частично причина в том, что они могут быть произвольно большими, что позволяет им иметь огромную мощность, и их можно упорядочить, предотвращая переоснащение. Однако понять, как работают эти модели, непросто. В этом посте я покажу простую технику, которая позволяет кому-то отчасти увидеть, что делает модель. Как структурирована эта статья Я расскажу об отдельных компонентах, о том, как их использовать вместе, а в конце сообщения я..
Изучите науку о данных
Наука о данных стала важной областью в эпоху цифровых технологий, когда каждый день генерируются огромные объемы данных. Он включает в себя извлечение ценных идей и знаний из данных для принятия обоснованных решений и внедрения инноваций. В этой статье мы рассмотрим основы науки о данных, ключевые навыки, необходимые для достижения успеха в этой области, и шаги, которые вы можете предпринять для эффективного изучения науки о данных. https://www.youtube.com/watch?v=MZ6eHbNnngk..
Полиномиальная регрессия с использованием PyTorch (с нуля)
ML с нуля - полиномиальная регрессия с использованием PyTorch Полное руководство по кодированию модели полиномиальной регрессии и математике, стоящей за ней Когда дело доходит до прогнозного анализа, регрессионные модели оказываются одним из самых экономичных методов. Хотя модель линейной регрессии может обеспечить некоторые хорошие прогнозы, в некоторых случаях модели полиномиальной регрессии могут значительно превосходить простые линейные модели. В следующем проекте мы рассмотрим,..
Определение повышения безопасности полетов авиакомпаний в текущем веке.
Автор Далмас Отиено Недавно я должен был вылететь из Дар-эс-Салама в Энтеббе, но мой рейс задержали на семь часов. Поскольку у меня был доступ к Интернету в зале ожидания, я решил испачкать руки наукой о данных. У меня был конкретный вопрос. Насколько безопасным будет мой полет? Я искал данные, которые могли бы помочь мне провести анализ, который позволил бы мне прийти к какому-то выводу, и поэтому я делюсь с вами процессом и своими выводами. Это серия из двух блогов, в которой..
РАПИДУС ​​Версия 23.04
RAPIDS 23.04 вышел! Мы рады этому выпуску, который включает в себя основные обновления cuSpatial, постоянные улучшения функциональности графических нейронных сетей в наших библиотеках графов, некоторые улучшения производительности (и бенчмаркинг!) в cuDF, а также ряд улучшений и новых функций в RAFT (наш ускоренный примитивы), многие из них нацелены на улучшение векторного поиска. Без лишних слов, давайте перейдем к обновлениям! cuDF/libcudf Мы рады представить наши новые тесты с..
Инструменты AWS для развертывания машинного обучения
Этап развертывания состоит из 4 задач, которые они планируют развертывание, обслуживание и мониторинг, окончательный отчет и обзор проекта. Планирование развертывания:- Время выполнения:- Прежде чем мы приступим к развертыванию, нам нужно понять, где он будет работать. Мы должны обобщить стратегию развертывания и разработать план развертывания нашей модели. AWS предлагает несколько сервисов для разных аспектов развертывания. Amazon EC2 позволяет нам развернуть нашу..
В последнее время я работаю над укреплением своих знаний в области облачных вычислений (учусь на Solution…
В последнее время я работаю над укреплением своих знаний в области облачных вычислений (учусь на архитектора решений) и сертификата IBM Professional Data Engineering (конвейеры, склады, майнинг). Я взял двухнедельный перерыв от моего любимого Р. Однако; Я снова стал сертифицированным специалистом по облачным технологиям AWS. Я понял, что большую часть (65 процентов) своего анализа я провожу со структурированными данными; однако мы живем в мире, который постоянно обрабатывает..