Публикации по теме 'heartbeat'
Алгоритмы кластеризации и реализации в Python
Данные можно разделить на группы или кластеры с помощью различных процессов, называемых кластеризацией. В широком смысле кластеры — это наборы объектов данных, которые имеют больше сходства друг с другом, чем с объектами в других кластерах. На самом деле кластеризация помогает определить две характеристики данных:
Значимость Полезность
Существует множество дополнительных применений кластеризации, включая анализ социальных сетей и кластеризацию документов. Поскольку эти приложения..
9 советов, которые значительно улучшат ваши навыки программирования
Совет № 4. Используйте отладку
Недавно я делился советами по Python на своем LinkedIn , и количество сообщений, которые я получил с рекомендациями, было немного ошеломляющим. Поэтому я подумал, что лучше всего создать центральный документ со всеми моими лучшими советами по улучшению навыков программирования.
Эти 9 советов ни в коем случае не являются евангелием, а лишь тем, что до сих пор хорошо служило мне в моей карьере.
Давайте проверим их:
Совет №1: Кодируйте каждый день..
Древние секреты компьютерного зрения 1 Джозефа Редмона - сжатые
Компьютерное зрение низкого, среднего и высокого уровня
Джозеф Редмон выпустил серию из 20 лекций по компьютерному зрению в сентябре (2018). Поскольку он является экспертом в этой области, я написал много заметок, читая его лекции. Я привожу в порядок свои заметки для использования в будущем, но также опубликую их на Medium, если они будут полезны другим.
Очень рекомендую посмотреть лекции на Youtube-канале Джозефа здесь .
Его первая лекция представляет собой введение, в..
Построение модели суммирования текста
Процесс сжатия более длинного текстового документа с сохранением основной концепции и важных деталей называется резюмированием текста. С помощью этого инструмента можно быстро понять содержание большого документа, а также использовать его для обобщения новостей или научных статей.
В этом уроке мы рассмотрим, как использовать Python для создания сводного текста. Мы будем использовать популярный набор инструментов под названием NLTK (Natural Language Toolkit), который предлагает..
Утечка данных разрушает ваши проекты машинного обучения?
Введение
Утечка данных — это проблема, которая может возникнуть при прогнозном моделировании, когда модель основана на данных, загрязненных информацией из будущего. Это может произойти несколькими способами, но наиболее распространенным является случай, когда обучающие данные и тестовые данные не являются независимыми.
Утечка данных — важная проблема, о которой должны знать специалисты по данным. Если ее не решить, это может привести к потере времени на разработку и высоким..
Изучение вариационных автоэнкодеров (VAE) для сжатия изображений
Полное руководство по коду с использованием Comet ML
Введение
В эпоху больших данных сжатие изображений стало необходимым для снижения затрат на хранение и передачу без ущерба для качества изображения. Традиционные методы сжатия, такие как JPEG, GIF и PNG, используют методы с потерями или без потерь, которые используют избыточность в значениях пикселей. Хотя эти методы эффективны, они ограничены тем, сколько данных они могут сжать.
Методы сжатия, основанные на глубоком обучении,..
ResNet: как одна статья навсегда изменила глубокое обучение
Узнайте, как в этой статье были решены две самые большие проблемы глубокого обучения, а также написан код, чтобы увидеть его в действии.
В декабре 2015 года была опубликована статья, которая потрясла мир глубокого обучения.
Широко известная как одна из самых влиятельных статей в области современного глубокого обучения, она была процитирована более 110 000 раз. Название этой статьи войдет в анналы истории глубокого обучения: Deep Residual Learning for Image Recognition (также..
