Публикации по теме 'programming'
Как изучать науку о данных — Agile Way
Научиться учиться — это само по себе умение. Когда вы начинаете, вы, вероятно, пытаетесь собрать как можно больше курсов, сообщений в блогах, статей и учебных пособий, предполагая, что чем больше курсов, тем лучше.
На самом деле ловкость — это важный аспект, о котором нужно позаботиться во время обучения. На поверхностном уровне он основан на двух основных циклах: обучении и практике.
Метрики расстояния для машинного обучения — 15 примеров с кодом
Полезно знать, прежде чем приступить к машинному обучению
Если вы читали некоторые из моих предыдущих статей о неконтролируемом машинном обучении и методах кластеризации, вы нашли что-то общее во всех этих статьях: во всех них упоминаются какие-то метрики расстояния между точками (или наблюдениями) в наборе данных.
Что такое метрика расстояния в машинном обучении?
Это мера расстояния, которая вычисляет числовую оценку, которая показывает, насколько похожи два элемента в определенной..
«Никогда не переставай учиться» - Омар Рабболини
Отличный совет и полезная информация по разработке программного обеспечения AI!
Спасибо, что поделились этой увлекательной темой. 👍
Мне также понравилось, как вы это сделали:
«До тех пор, пока не останется проблем, которые нужно решить, наши навыки всегда будут востребованы, независимо от технологий, которые сейчас находятся в центре внимания». - Омар Рабболини
GSoC`19 с Shogun — Недели 2–3
На прошлой неделе я сказал, что был там. Что ж, на этой неделе я также заинтересовался задачами, которые я должен выполнить на следующей неделе. А именно, переработка того, как работает рандомизация в Shogun. До сих пор моя работа заключалась в решении дизайнерских задач, что меня очень интригует. Итак, давайте представим главные из них этой недели.
Более простой API функций
Текущий API содержит такие методы, как:
float64_t dense_dot(int32_t vec_idx1, const float64_t* vec2, int32_t..
ИИ в обработке естественного языка — Полное руководство
Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в области обработки естественного языка (НЛП), позволив компьютерам понимать, анализировать и генерировать человеческий язык. НЛП включает в себя использование вычислительных методов для обработки данных естественного языка, таких как текст и речь, и манипулирования ими.
Алгоритмы ИИ, в том числе машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО), обеспечивают основу для НЛП, позволяя компьютерам учиться на больших объемах языковых данных и..
10 увлекательных профессий для программистов на Python
Откройте для себя следующий карьерный шаг в мире программирования на Python
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Он имеет широкий спектр приложений в таких отраслях, как веб-разработка, наука о данных, машинное обучение, искусственный интеллект и многое другое. Как программист Python, вы обладаете разнообразным набором навыков, которые могут открыть для вас несколько возможностей трудоустройства. В этом блоге мы рассмотрим 10 увлекательных профессий,..
Как использовать понимание списков в Python — объяснено примерами кода 🐍
Несколько примеров использования генераторов списков для оптимизации вашего кода 🔥
Приветствую вас на очередной статье на моем канале! На этот раз мы пытаемся улучшить наше кодирование на Python с помощью списков. Какой смысл использовать списки? Что ж, синтаксис списков в основном короче по сравнению с длинной версией кода. Чтобы лучше объяснить понимание списков, нам, конечно же, нужно взглянуть на примеры. Все ресурсы и примеры для этой статьи взяты с сайта w3schools — большой вам..
