Публикации

Как писать лучшие учебные заметки для науки о данных
Проверенный 6-этапный процесс написания лучших учебных заметок для науки о данных Я давно уже студент. Шесть лет после окончания средней школы — это так долго. За все эти шесть лет и в различных областях обучения, включая науку о данных, единственное, в чем я стал экспертом, — это ведение заметок. Кроме того, я создал и усовершенствовал систему ведения заметок в науке о данных, которая позволяет вам более эффективно и действенно самостоятельно изучать концепции науки о данных...
PCA (анализ основных компонентов) в деталях
В этой статье мы изучим один из основных и простейших методов уменьшения размерности, называемый PCA (анализ главных компонентов). В этом блоге мы рассмотрим следующие темы: Что такое ПСА? Зачем изучать PCA? Геометрическая интерпретация PCA. Математическая интерпретация PCA. Альтернативная формулировка минимизации расстояния PCA Решение задачи оптимизации и важность собственных значений и собственных векторов в PCA Визуализируйте набор данных MNIST и пример кода PCA Ограничения..
Это не.
Сначала я просто предположил, что это очередная футуристская чепуха, но когда я прочитал ее, я понял, что она говорит именно то, чего я сам боюсь. Это на самом деле ясно, убедительно и тревожно в отношении ближайшего будущего потери работы, хотя оно довольно сильно пытается притвориться оптимистичным. Это не. И если УБД будет нищенской зарплатой, как сейчас планируется, мы прекрасно знаем, что произойдет. Почти все мы будем бедными, хотя это и не обязательно должно быть так...
Каков наилучший метод извлечения OCR для печатного текста?
Я дам вам ответ консультанта — вам это может не понравиться, но вот — «это зависит». «Лучший» метод извлечения зависит от контекста того, что вы пытаетесь извлечь. Я предполагаю, что вы не говорите о самом процессе OCR. Но, скорее, как извлечь особенности из текста, который выдает OCR. Существует два общих подхода к извлечению в зависимости от того, знаете ли вы, с какими данными имеете дело (счета-фактуры, налоговые документы, продуктовые этикетки и т. д.): ИЗВЛЕЧЕНИЕ OCR НА..
Обнаружение мощных данных: золотая жила НЛП
Разблокируйте множество размеченных данных с помощью бесплатного API Guardian News. Подумайте об этом, головная боль, связанная с поиском помеченных данных, знает каждый, кто когда-либо занимался проблемами НЛП. Но какая отрасль требует много написания, а затем красивой маркировки работы на своем веб-сайте? Это верно; новостные статьи. Так что давайте воспользуемся этим. The Guardian (информационное агентство) имеет чрезвычайно мощный бесплатный API — 5000 звонков в день и почти 2..
Градиентный спуск
Опираясь на мою предыдущую тему в блоге, я опишу, как выполнить линейную аппроксимацию методом наименьших квадратов, но с градиентным спуском, а не с определением решения в закрытой форме. Хотя мы по-прежнему будем рассматривать линейный случай, подход, который я обсуждаю (градиентный спуск), в основном используется для нелинейных случаев, когда решение в замкнутой форме недоступно. Другое использование градиентного спуска — это когда матрица параметров содержит в основном нули — в..
Реальные примеры машинного обучения в действии
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам учиться на прошлом опыте. Машинное обучение имеет множество применений. Позвольте мне объяснить несколько реальных примеров: Нетфликс Netflix был арендным бизнесом, основанным на почте. Когда не было Интернета, Netflix продавал фильмы и сериалы на DVD по почте. Когда Интернет стал тенденцией, Netflix запустил свой потоковый сервис видео по запросу. Теперь Netflix находится на другом уровне. У..
Цена, цена, детка! Информация о наших инвестициях в aifora
Когда в июле прошлого года к нам обратился предприниматель и бизнес-ангел Матиас Рохус и сказал, что мы должны взглянуть на его последние инвестиции в компанию под названием aifora , которая занимается технологиями ценообразования и оптимизации запасов для розничных продавцов, мы поначалу были более чем скептически настроены. Во-первых, много лет назад мы уже видели многие из этих решений в нашем потоке сделок, а также совсем недавно первые крупные выходы, такие как, например,..
Объяснение науки о данных / искусственного интеллекта
Ответ специалиста по данным на вопрос: "Чем вы занимаетесь?" Что вы делаете ? Специалистам по анализу данных сложно ответить на этот вопрос, хотя им часто задают именно этот вопрос, поэтому мы пишем эту статью. Мы попытаемся объяснить, чем они зарабатывают на жизнь, рассказывая об основах искусственного интеллекта. Итак, мы собираемся сфокусировать эту статью на том, кто такой Data Scientist , а также на распространенных заблуждениях относительно искусственного интеллекта в..
Обнаружение опухоли головного мозга с помощью изображений МРТ: проект глубокого обучения Python для начинающих программистов
Введение: В сегодняшнем быстро развивающемся ландшафте здравоохранения использование передовых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, произвело революцию в медицинской диагностике и лечении. Одним из замечательных применений этих технологий является обнаружение опухолей головного мозга с помощью МРТ-изображений. В этой статье мы рассмотрим, как разработать систему, основанную на глубоком обучении, которая может точно обнаруживать опухоли головного мозга с..
Демистификация нейронных сетей с помощью значения Шепли
Распаковка черного ящика с помощью ценности Шепли и теории игр Объяснимость глубокого обучения быстро набирает обороты, несмотря на его короткую историю. Объяснимый ИИ возник из-за растущего спроса на честность и справедливость решений нейронных сетей и на избежание предвзятости закодированного кода. Так называемый ИИ черный ящик может делать предположения и прогнозы в отношении одной сущности, основываясь на предвзятости, которая резонирует с реальным миром. Появилось множество..
Отслеживание объектов в реальном времени в компьютерном зрении
Отслеживание объектов в реальном времени в системе компьютерного зрения Введение Отслеживание объектов в реальном времени — фундаментальная задача компьютерного зрения, которая включает в себя обнаружение и отслеживание интересующих объектов в видеопотоках в реальном времени. Он имеет множество применений, от систем наблюдения до беспилотных транспортных средств, и требует надежных и эффективных алгоритмов. В этой статье мы рассмотрим методы, использование и наглядные примеры..
Насколько мы далеки от воспроизведения человеческого мозга в компьютере?
В этом блоге мы рассмотрим различные интересные факты о человеческом мозге, затем сравним эти факты с последними достижениями в области искусственного интеллекта и посмотрим, на каком этапе разработки искусственного (по сравнению с человеческим) общего интеллекта мы сейчас находимся. Прежде чем мы начнем, кратко расскажу обо мне: я начал свою карьеру в качестве инженера по искусственному интеллекту, и мне посчастливилось создавать различные системы искусственного интеллекта в реальном..
Deep Learning Indaba - X Reveals Zambia’s Next Cream
Среда 17 апреля была необычным Днем в мире высоких технологий. Более 100 технических энтузиастов, технических экспертов и студентов из известных учебных заведений собрались в стенах Лаборатории компьютерных наук Университета Замбии, чтобы посетить в этом году Deep Learning Indaba-X. Мероприятие было ознаменовано признанием этого события правительством через национального координатора Smart Zambia. Deep Learning Indaba X стал вторым в своей серии для Замбии с предшествующим событием..
Обнаружение финансового мошенничества с AutoXGB
Сравнение AutoXGB со стандартным XGBoost при обнаружении мошеннических транзакций по кредитным картам XGBoost зарекомендовал себя как один из самых важных алгоритмов машинного обучения благодаря своей универсальности и впечатляющей производительности. Использовав XGBoost для предыдущих проектов, я всегда готов сделать его быстрее, лучше и дешевле. Мое любопытство возбудилось, когда я наткнулся на AutoXGB , который позиционируется как автоматизированный инструмент для упрощения..
Развертывание приложений машинного обучения с помощью Streamlit
Введение Алгоритмы машинного обучения теперь используются для анализа данных и решений на основе ИИ. Каждый заядлый читатель новостей технологий знает, какое внимание в последнее время уделяется этим темам. С появлением машинного обучения (ML) были созданы передовые приложения для анализа данных, выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий на основе исторических данных. Вместо того, чтобы полагаться на человеческий или ручной анализ, предприятия используют алгоритмы..
Google Vision: инструмент анализа распознавания изображений
Используя искусственный интеллект , инструмент классификации изображений Google сортирует и маркирует изображения. Google Vision может автоматически классифицировать изображения, но его также можно использовать как отдельный инструмент, чтобы увидеть, как алгоритм обнаружения изображений рассматривает ваши изображения и для чего они нужны. Интересно посмотреть, на что способны алгоритмы Google, связанные с изображениями, даже если вы не используете API Google Vision для обнаружения..
Среднее количество очков за игру в английской Премьер-лиге  — значения SHAP для отдельных игроков, команд…
Значения SHAP для отдельных игроков, команд, сезонов и игровых недель В этом анализе я использую общедоступный набор данных, включающий результаты матчей английской премьер-лиги с 1992/93 по сезоны 2020/21. Набор данных публично доступен на Kaggle . Полную информацию об анализе можно найти в этой общедоступной записной книжке Kaggle . Шаг 1 — предварительная обработка данных Здесь предварительная обработка данных состоит из следующих шагов: перевод результатов матчей в..
16 полезных советов для начинающих специалистов по данным
16 полезных советов для начинающих специалистов по данным Почему наука о данных сексуальна? Это как-то связано с множеством новых приложений и появлением целых новых отраслей в результате разумного использования огромных объемов данных. Примеры включают распознавание речи, распознавание объектов в компьютерном зрении, роботов и беспилотные автомобили, биоинформатику, нейробиологию, открытие экзопланет и понимание происхождения Вселенной, а также создание недорогих, но побеждающих..
Глубокое обучение 101: раскрытие тайн ИИ
Глубокое обучение — это волшебство. Хорошо, это не волшебство, но, похоже, это самое близкое к волшебству, которое мы можем получить в настоящее время, и, возможно, именно поэтому это была такая горячая тема вот уже почти десятилетие. . Я не собираюсь вам врать, есть несколько вещей, которые вам нужно будет изучить в отношении исчисления, статистики и технических наук, если вы хотите понять, что на самом деле происходит под капотом большинства моделей глубокого обучения, но давайте..