Публикации по теме 'data-scientist'


Что такое регуляризация и почему регуляризация уменьшает переоснащение?
Регуляризация Если вы подозреваете, что ваша нейронная сеть переобучает ваши данные, то есть у вас есть проблема с высокой дисперсией, первое, что вы должны попробовать, — это регуляризация. Другой способ справиться с высокой дисперсией — получить больше обучающих данных, которые также вполне сопоставимы. Но вы не всегда можете получить больше обучающих данных, или получение большего количества обучающих данных может быть дорогостоящим. Но добавление регуляризации часто помогает..
18 лучших шпаргалок для специалистов по данным, инженеров машинного обучения и аналитиков
Все шпаргалки, которые вам когда-либо понадобятся для науки о данных! Наука о данных требует глубокого понимания концепций программирования, алгоритмов и статистических моделей. Хотя ничто не заменит практический опыт и практику, быстрый доступ к ключевым понятиям, функциям и синтаксису может быть невероятно полезен в…
Разреженное кодирование — сжатие данных для эффективного машинного обучения
Разреженное кодирование — это метод машинного обучения, целью которого является сжатие данных таким образом, который эффективен для обработки алгоритмами машинного обучения. Он основан на идее, что большинство данных можно представить с помощью небольшого количества признаков или измерений, а не полного набора признаков в данных.
Объясните науку о данных, как ребенок
Представьте, что у вас есть волшебное увеличительное стекло, которое может помочь вам понять и решить головоломки, используя данные. Это немного похоже на то, что делают специалисты по данным, но я разобью это на простые шаги: Задавать вопросы. Подобно тому, как любознательные дети задают множество вопросов, специалисты по обработке и анализу данных начинают с вопросов о том, что их интересует. Они могут задаться вопросом: «Что делает людей счастливыми?» или «Как мы можем улучшить..
Изучение различных ролей в науке о данных: руководство по карьерному росту
В последние годы наука о данных стала одним из самых востребованных вариантов карьеры. Это междисциплинарная область, которая требует сочетания технических и деловых навыков. Специалисты по данным работают с данными, чтобы извлечь информацию, которая помогает организациям принимать решения, основанные на данных. Однако наука о данных не является универсальной областью. В науке о данных есть несколько ролей, каждая из которых требует различных навыков и обязанностей. В этой статье мы..
Наука о данных против машинного обучения против искусственного интеллекта
Современные технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, наука о данных и большие данные, стали модными словечками, о которых все говорят, но никто до конца их не понимает. Обывателю они кажутся очень сложными. Все эти модные словечки звучат так же, как руководитель бизнеса или студент без технического образования. Людей часто путают такие слова, как AI, ML и data science. В этом блоге мы объясняем эти технологии простыми словами, чтобы вы могли легко понять разницу..
От бизнес-аналитика до специалиста по данным
Эта статья посвящена моему путешествию и подготовке к переходу от типичной роли бизнес-аналитика в стартапе электронной коммерции до роли Data Scientist начального уровня в консалтинговой компании путем самостоятельного изучения. Я не буду вдаваться в подробности моей нынешней роли, поскольку это выходит за рамки данной статьи. В основном я хочу затронуть темы для изучения, ресурсы, на которых можно учиться, и то, как вы можете использовать эту статью в качестве руководства. Мы будем..