Публикации по теме 'engineering'
Искусственный интеллект и наука о данных: простой способ
Это статья № 1 из серии предстоящих статей. Это поможет вам в изучении данных, искусственном интеллекте, машинном обучении и подготовке к экзаменам в колледже ;) Я продолжаю публиковать то, что узнаю, и то, что, по моему мнению, облегчило бы работу других, если бы их учили в зачаточном состоянии. этап. Так что это размещено на моих ручках Twitter и LinkedIn. Ссылки на оба здесь:
Твиттер: Ronit Malhotra (@RonitMalhotra77) / Twitter LinkedIn:..
Руководство по гармонизации спроса и предложения в реальном времени (часть 3 из 4)
В предыдущей статье я писал о мощности предложения и о том, как важно следить за взаимосвязью между мощностью предложения и генерируемым спросом.
Теперь нам нужно подумать о том, как можно перераспределить предложение в режиме реального времени, чтобы поддерживать состояние баланса между спросом и предложением во всех обслуживаемых областях.
Для этого нам нужно, чтобы наши обслуживаемые области или ячейки могли обмениваться друг с другом соответствующими показателями здоровья и..
От алгоритмов к воздействию: увлекательные темы прошлогоднего проекта в AI/ML с использованием данных
Введение : 7 лучших проектов для вашего последнего года обучения, которые можно добавить в ваше резюме в области машинного обучения и обработки данных. AI/ML и наука о данных — это быстро развивающиеся области, способные трансформировать отрасли и изменить то, как мы живем и работаем. Будучи студентом последнего курса, выбор правильной темы проекта имеет решающее значение для демонстрации ваших навыков, творчества и понимания предмета. В этом сообщении блога мы рассмотрим ряд..
Развертывание модели машинного обучения — упрощенный контрольный список
Что необходимо проверить до, во время и после развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде
При переносе модели машинного обучения из исследовательской среды в производственную среду может произойти множество ошибок. Исследователи данных/инженеры машинного обучения часто недооценивают, насколько легко сломать модель машинного обучения и сделать результаты невоспроизводимыми.
Предполагаемая аудитория:
Исследователи данных, которые хотят убедиться, что их код/модель..
Профили вакансий в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Инженер по машинному обучению:
Описание: Разработка и внедрение моделей, алгоритмов и систем машинного обучения для решения бизнес-задач. Навыки: Знание языков программирования, таких как Python, опыт работы со средами машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch), предварительная обработка данных, настройка моделей, и развертывание.
2. Специалист по данным:
Описание: Анализируйте и интерпретируйте сложные данные для получения ценной информации и принятия решений. Навыки:..
как стать разработчиком питона
Привет, ребята, добро пожаловать на эту живую сессию от
в Денвере меня зовут Рам, и я буду
тот, кто берет эту живую сессию, так что, ребята
эта живая сессия в основном мы будем
говоря обо всех разработчиках викингов
навыки, поэтому, если вы человек, который
свежее или вы хотите перейти на
значит стать разработчиком Python
тогда ребята это видео специально для
ты
вы знаете, что вы будете в основном учиться
все разные навыки Python
разработчик должен стать потрясающим..
Топ-10 сообществ AI
Четвертая промышленная революция также описывалась как искусственный интеллект. Это стало основной потребностью для организаций, многие из которых вносят свой вклад в развитие ИИ и эффективно изучают его. За последние несколько лет искусственный интеллект развивался фантастическими темпами, и А. может означать 15,7 трлн долларов для мировой экономики к 2030 году, согласно PwC. Всегда здорово, когда люди садятся на один и тот же корабль.
Сообщества единомышленников не только помогают..
