Публикации по теме 'getting-started'


Легко управляйте датами и временем в JavaScript с Luxon
Статья Легкая обработка даты и времени в JavaScript с помощью Luxon была первоначально опубликована в понедельник, 2 января 2023 г., в Блоге технических разработчиков . Для получения новейшего актуального контента, только что из печи, посетите https://techdevblog.io и подпишитесь на нашу рассылку ! Введение Введение Luxon — это мощная и легкая библиотека JavaScript для работы с датами и временем. Он был создан как альтернатива популярной библиотеке Moment.js , чтобы..
Введение в регуляризацию
Это то, что делает ваши обученные модели действительно пригодными для использования. Переоснащение — бич любого специалиста по данным. Нет ничего более разочаровывающего, чем скрупулёзное построение модели, которая высоко оценивается на обучающих данных только для того, чтобы она давала некачественные характеристики при использовании на тестовых данных. Пользователи могут избежать этого, используя регуляризацию, один из наиболее эффективных методов предотвращения переобучения...
Знакомьтесь, Джулия: будущее науки о данных
Следующая большая вещь, или просто сильно разрекламированная? Как энтузиаст данных, вы, вероятно, слышали о Julia, « языке программирования будущего для науки о данных ». Есть утверждения, что Julia заменит Python и R в области науки о данных, поскольку он предлагает значительные преимущества. с точки зрения производительности, эффективности и простоты использования. В этой статье мы рассмотрим, что такое Julia, его применение и стоит ли изучать язык для науки о данных. Что такое..
Вежливое введение: автоматизация конвейеров машинного обучения
"Начиная" Вежливое введение: автоматизация конвейеров машинного обучения Развертывание сложно Регулярно и надежно развертывать программное обеспечение сложно. Еще сложнее развернуть программное обеспечение, которое использует модели машинного обучения (ML) на регулярной основе и надежно. В конце концов, долгосрочная ценность вашей последней модели конвейера будет определяться (частично) тем, насколько ваша компания или ваши клиенты доверяют полученной услуге и насколько быстро..
Начало работы с наукой о данных - путь, который я выбрал на втором курсе
Лето 2018 года - когда я подхожу к концу второго года обучения, я решаю пройти стажировку, в основном посвященную разработке программного обеспечения на Python. Наука о данных как область науки не была для меня особенно новой, однако это определенно было чем-то, что я считал «не для моей лиги» или «не для меня». Одно из самых больших препятствий на пути к науке о данных - это ментальная блокировка, создаваемая нашими коллегами / старшими коллегами по поводу того, насколько сложной может..
Начало работы с Python для специалистов по данным
Чему вы должны научиться, когда начинаете Ключевой вопрос для любого новичка в науке о данных — какой язык использовать. Существует множество вариантов, и сделать выбор может быть сложно, особенно когда вы видите аргументы в Твиттере (или другом авторитетном источнике) о том, что один язык лучше другого. Я могу с уверенностью сказать, что независимо от того, с какого языка вы начинаете, лучше начать, чем тратить время на выбор языка! После того, как вы выучите один язык, становится..
Как оценить зарплату с помощью линейной регрессии
"Начиная" Как оценить зарплату с помощью линейной регрессии Руководство по линейной регрессии с использованием Python для начинающих. Действительно ли наша зарплата растет с нашим многолетним опытом работы? Хотя на этот вопрос можно ответить, основываясь на нашем общем понимании рынка труда, мы будем использовать простой подход, основанный на данных, чтобы проверить этот факт. Мы будем использовать линейную регрессию , чтобы смоделировать взаимосвязь между размером заработной..