Популярные материалы

Санта пользовался нашим приложением «Маслак» во время поездки, вот что мы нашли: * Данные о 122 миллионах миль, пройденных за 24 часа со средней скоростью 5 083 000 миль в час. Пока Санта занимался своей работой, у нас @Naviatx есть: Провели стартовую встречу с Lok Incubator и начали разработку MVP (ожидается, что это будет сделано через 3 недели). Завершено наше соглашение с Finbloom о начале партнерства в четверг. Встретились с нашим первым потенциальным заказчиком, чтобы..

Краткий обзор панд Что такое Панды? Pandas — популярная библиотека с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Он в основном используется для быстрого анализа и очистки данных и обработки данных. Он также имеет некоторые встроенные функции визуализации. Pandas предоставляет простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для работы со структурированными данными, такими как SQL, электронные таблицы и т. д. Две основные структуры данных,..

Подпишите здесь"! В #HackTheHub мы осознаем потенциал машинного обучения и искусственного интеллекта для улучшения жизни людей. Есть сотни способов, которыми это изменит жизни. Наш предварительный взлом #HackTheHub состоится в четверг, 8 марта 2018 г., в банях Ормо , любезно организованный лабораторией Barclays Eagle Lab. Мы предоставим вам возможность изучить теорию машинного обучения и искусственного интеллекта и получить представление о том, чего вы можете ожидать на #..

Если вы не жили под скалой, вы, вероятно, когда-то слышали о машинном обучении. Итак, что такое методы машинного обучения? Этот мощный инструмент обработки данных помогает аналитикам, специалистам по данным и владельцам бизнеса делать точные прогнозы, сортировать точки данных и находить закономерности в информации. Хотя этот обзор сам по себе может показаться впечатляющим, он лишь дает представление о том, что машинное обучение делает для людей. Хотите узнать больше о том, как работает..

Введение Машинное обучение выполняет одну задачу на самом базовом уровне. Он получает известные или неизвестные данные и находит оптимальные результаты для данной задачи. Инженер должен указать задачу и источник данных для использования. Например, для распознавания текста на изображениях OCR (оптическое распознавание символов) должен быть предоставлен набор изображений или место для их поиска, для профилирования клиентов требуются данные о клиентах, для определения линий на дорогах..