Статьи по теме computer-science

Публикации по теме 'computer-science'

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..

Понимание 5 лучших показателей оценки в машинном обучении с Python 🐍

ML — это быстро развивающаяся область с многочисленными приложениями. Алгоритмы машинного обучения могут находить закономерности в данных и предсказывать будущие события в различных областях, от компьютерного зрения до обработки естественного языка (NLP). Чтобы модели ML были полезными, их производительность должна быть оценена, чтобы гарантировать, что они дают точные прогнозы. В этом посте мы рассмотрим 5 лучших показателей оценки в машинном обучении. 1. Точность Точность — это..

Сопоставление/спецификация гистограммы в MATLAB: практическое руководство

Введение: Сопоставление или спецификация гистограммы — это метод преобразования распределения интенсивности изображения в желаемое распределение. Основная цель — улучшить визуальное качество изображения, изменив его контраст, яркость или цвет. Этот метод полезен в таких приложениях, как медицинская визуализация, дистанционное зондирование и компьютерное зрение. В этом сообщении блога мы обсудим код для сопоставления/спецификации гистограммы без использования встроенных функций. Код..

Как использовать ИИ на полную мощность

1. Введение в ИИ и его потенциал Искусственный интеллект (ИИ) быстро превратился в преобразующую технологию, способную революционизировать отрасли и изменить то, как мы живем и работаем. Благодаря своей способности анализировать огромные объемы данных, учиться на закономерностях и принимать разумные решения, ИИ открывает огромные перспективы для повышения эффективности, стимулирования инноваций и открытия новых возможностей. Однако, чтобы по-настоящему использовать возможности ИИ, крайне..

Полиномиальная регрессия в машинном обучении : реализация Python

Полиномиальная регрессия — это популярный метод обучения с учителем, используемый для моделирования связи между независимой переменной (x) и зависимой переменной (y) путем подбора полиномиальной функции к данным. Этот метод часто используется, когда связь между переменными нелинейна. В этом блоге мы обсудим, как реализовать полиномиальную регрессию с помощью Python и библиотеки scikit-learn. Импорт необходимых библиотек Мы начнем с импорта необходимых библиотек, включая NumPy для..

Работа с захваченными ионами в квантовых вычислениях, часть 1

Компенсация микродвижения захваченных ионов на месте с помощью осцилляций Раби и прямого сканирования постоянного напряжения (arXiv) Автор: Уджун Ли , Даун Чунг , Джиён Кан , Хонги Чон , Чанхён Чон , Дон-Иль «Дан Чо», Тэхён Ким . Аннотация: микродвижение вредно для точного управления кубитами захваченных ионов, поэтому его измерение и минимизация имеют решающее значение. В этой статье мы представляем простой метод измерения и минимизации микродвижения захваченных ионов с..

Как начать машинное обучение

Как начать машинное обучение Вы всегда были поражены количеством онлайн-курсов по машинному обучению? Вы считаете, что количество тем в машинном обучении пугает? Вы тратите больше времени на чтение обзоров, чем на сам курс? Что ж, я составил пошаговое руководство, чтобы вы могли перейти с нуля до опытного участника Kaggle за один год. Давайте прямо в это дело! Примечание. Я предполагал, что читатель знает основы исчисления и векторы. Шаг 0: Сделайте, пожалуйста, записную..