Публикации по теме 'getting-started'
Как нейронная сеть видит кошку
Визуализация сверточных нейронных сетей с использованием оптимизации градиентного спуска для целевого вывода
Мы, люди, знаем, как выглядит кошка. Но как насчет нейронных сетей? В этом посте мы покажем, как кошка выглядит внутри нейросетевого мозга, а также поговорим о состязательных атаках.
Сверточные нейронные сети отлично подходят для классификации изображений. Существует множество предварительно обученных сетей, таких как VGG-16 и ResNet, обученных на наборе данных ImageNet,..
ROC-анализ и AUC — область под кривой
Объяснение на примере из реальной жизни на Python
Анализ кривой рабочих характеристик приемника (ROC) и площадь под кривой (AUC) — это инструменты, широко используемые в науке о данных, заимствованные из обработки сигналов, для оценки качества модели при различных параметризациях или сравнения производительности двух или больше моделей.
Традиционные показатели эффективности, такие как точность и полнота, в значительной степени зависят от положительных наблюдений. Поэтому вместо..
BSRGAN / Разработка практической модели деградации для глубокого слепого изображения сверхвысокого разрешения
Обзор Lickety Split
arxiv:2103.14006
Проблема : модели SR страдают от реальной неизвестной комплексной деградации.
Решение . • Используйте разнообразные методы деградации. • Используйте методы деградации случайным образом.
Процесс обучения Vanilla SR состоит из получения изображения HQ и получения LQ как деградации HQ с размытием, субдискретизацией, шумом и сжатием JPEG. Этот метод для LQ недостаточен, потому что в реальных сценариях у нас есть неизвестное ухудшение изображения,..
Руководство для начинающих о том, как войти в мир науки о данных
Учебный план и портфолио проектов обновлены на 2023 год
Прошло 5 лет с тех пор, как я начал свое путешествие по науке о данных. Я помню, как неуверенно себя чувствовал, когда начинал. После того, как я решил продолжить карьеру в области науки о данных, все, с кем я разговаривал, советовали мне поступить в магистратуру одного из лучших университетов США. В 2017 году это казалось единственным выходом.
Поступление в университет было слишком дорогим, и иностранные студенты оказывались..
Я Data Scientist-самоучка. Вот мои 3 предложения для новичков
Сделайте свое обучение более эффективным.
Мое путешествие в науку о данных началось в 2019 году. Те, кто следит за мной на Medium, знают, что мне нравится делиться своим опытом изучения науки о данных. Я пишу об ошибках, которые я сделал, о проблемах, с которыми я столкнулся, об инструментах, которые я часто использую, и так далее.
В этой статье я хотел бы поделиться 3 предложениями для тех, кто планирует стать специалистом по данным или только начал изучать науку о данных. Они..
Наука о данных в командной строке
Что каждый специалист по данным должен знать о оболочке
Сейчас ему 50 лет, а мы до сих пор не можем придумать, как его назвать. Командная строка, оболочка, терминал, bash, подсказка или консоль? Мы будем называть это командной строкой, чтобы все было согласованно.
В статье основное внимание будет уделено командной строке в стиле UNIX (Linux и Mac) и для ясности проигнорировано все остальное (например, командный процессор Windows и PowerShell). Мы заметили, что в наши дни большинство..
Что вам нужно знать для вашего проекта временных рядов ARIMA
Основные понятия о временных рядах, которые помогут вам начать свой первый проект прогнозирования временных рядов.
Если вы погружаетесь в область науки о данных и статистики, вы, вероятно, слышали термин «временные ряды». Интуитивно вы, вероятно, думаете о серии данных, построенных с течением времени. Это в значительной степени то, что есть, но для выполнения проекта временных рядов есть много концепций и компонентов, которые вам необходимо понять и реализовать. В этой статье я..
