Это вторая статья из серии сообщений в блоге о проекте, который я начал несколько недель назад. Короче говоря, я хочу предсказать доступность станций Велиб в Париже и сделать крутой сайт. Первую часть вы можете прочитать по этой ссылке , а ниже найти меню . 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 🚲 Часть I: Извлечение и хранение данных в AWS Часть II. Веб-приложение с Flask, использующее простую модель на Python для прогнозирования доступности станций Часть III...

Я провел 7 месяцев в качестве стажера в craft ai , API машинного обучения, ориентированном на изучение привычек. Мой основной проект был о прогнозировании времени прибытия мусоровозов на улицы Парижа . Если вам интересно, я написал сообщение в блоге , объясняющее, как работает все решение. Оглядываясь назад, я хочу резюмировать 9 основных элементов, которые я усвоил. Во-первых, 3 технических урока о реалиях машинного обучения, которые следует иметь в виду. Во-вторых, 3 основных..

В этой статье описывается мой последний проект в рамках программы «IBM Data Science Professional Certificate». В этом проекте мы должны определить проблему, а затем использовать данные о местоположении от Foursquare и методы обработки данных для решения этой проблемы. Вариант использования, который я выбрал, — проанализировать коммуны в Большом Париже, чтобы помочь семьям, которые хотят там поселиться. Эта статья будет содержать следующие шаги: Постановка задачи. Описание данных...