Публикации по теме 'python'
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..
Модули Python для глубокого обучения!
Создание модуля на Python для проекта глубокого обучения включает организацию кода в логические компоненты, которые можно импортировать и использовать в других частях проекта. Вот несколько общих шагов, которые необходимо выполнить при создании модуля:
Определите функциональность . Перед созданием модуля важно определить функциональность, которую модуль должен предоставлять. Например, если вы строите модель глубокого обучения, вы можете создать модуль, содержащий код для..
Широкий выбор моделей для мультиклассовых классификаций
Многие примеры из реальной жизни включают множественный выбор. Вместо «быть» или «не быть» Гамлета выбор может быть множественным, например «Да», «Нет», «Я не знаю» и «Я не хочу выбирать».
Поскольку мы используем науку о данных, чтобы помочь себе в жизни, нам часто приходится предсказывать результат, который имеет несколько вариантов. Хорошо, что есть много алгоритмов для выполнения этой работы. В…
Создайте свою собственную информационную панель измерения и смягчения предвзятости за 5 шагов
Узнайте, как создавать информационные панели ответственного ИИ с помощью библиотек Python HolitisticAI и Streamlit.
Первоначально опубликовано в Блоге Holistic AI .
ИИ все больше вплетается в ткань нашей повседневной жизни. Поэтому крайне важно устранить потенциальный вред , связанный с предвзятостью в системах ИИ — это означает устранение алгоритмов, которые увековечивают дискриминацию, усиливают неравенство и приводят к несправедливым результатам.
В этой статье вы..
Регуляризация L1 и L2 в машинном обучении: углубленный анализ
Регуляризация L1 и L2 в машинном обучении: углубленный анализ
В машинном обучении высокая точность прогнозов может быть достигнута с помощью моделей, но они также могут иметь проблемы с обобщением новых данных из-за переобучения. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и настолько точно соответствует обучающим данным, что улавливает шум или несущественные детали наряду со значительными закономерностями. Регуляризация используется для противодействия переоснащению путем..
4 структуры данных Python, которые необходимо знать
Практическое руководство с примерами
Структуры данных являются неотъемлемой частью любого языка программирования. То, как вы храните данные и управляете ими, является одним из ключевых факторов для создания эффективных программ.
Python имеет 4 встроенных структуры данных:
Список Набор Кортеж Словарь
Все они имеют разные функции с точки зрения хранения данных и доступа к ним. Эти различия имеют значение, потому что от них зависит то, что лучше всего подходит для конкретной..
5 проектов машинного обучения по анализу социальных сетей
5 проектов машинного обучения по анализу социальных сетей, решенных и объясненных с использованием Python.
Социальные сети. Предоставляет множество данных, которые можно использовать для поиска закономерностей и прогнозирования путем анализа сценариев использования приложений социальных сетей. В этой статье я познакомлю вас с проектами машинного обучения по анализу социальных сетей, которые решаются и объясняются с помощью Python .
Проекты машинного обучения по анализу социальных..
