Публикации по теме editors-pick

Публикации по теме 'editors-pick'

Настройка конвейеров Scikit-Learn: напишите свой собственный преобразователь

Как использовать пайплайны и добавлять пользовательские преобразователи в поток обработки Ищете способ организовать поток машинного обучения, сохраняя при этом гибкость процесса обработки? Хотите работать с конвейерами, добавляя уникальные этапы обработки данных? Эта статья представляет собой простое пошаговое руководство по использованию пайплайнов Scikit-Learn и добавлению в пайплайн пользовательских преобразователей. Почему трубопроводы? Если вы достаточно долго работаете..

Противодействие DDoS-атакам с помощью моделей классификации

Использование Dask, XGBoost и Stacked Ensembling для защиты от вездесущей формы кибератаки Репозиторий GitHub Презентация PDF Модуль № 4 буткемпа Metis по науке о данных и машинному обучению официально завершен! Этот модуль посвящен классификации , подмножеству обучения с учителем . И для нашего финального проекта нас попросили определить проблему, которую можно решить с помощью методов классификации, и оценить жизнеспособность решения этой проблемы с помощью созданных..

Машинное обучение с современным стеком данных: пример из практики

Многое уже было сказано о современном стеке данных (MDS), но ситуация значительно более разбросана по стороне забора машинного обучения: после того, как данные правильно преобразованы, как они используются ниже по течению для создания ценности для бизнеса. ? Этот пост предназначен для всех, кто хочет преодолеть разрыв между работой с данными и реальным получением ценности для бизнеса с помощью машинного обучения. TL;DR После принятия современного стека данных (MDS)..

Не забывайте об «ученом» в вашей должности Data Scientist.

"Рабочие часы" Не забывайте об «ученом» в вашей должности Data Scientist. Как использование фреймворка экспериментального проектирования может ускорить поиск ошибок и сделать вас более эффективным специалистом по данным Построение хорошо работающей нейронной сети обычно требует множества итераций настройки модели, за которыми следует проверка результатов, затем еще одна настройка и еще одна проверка. Такие методы, как сетка и случайный поиск, могут автоматизировать здесь часть тяжелой..

Самые эффективные креативщики максимизируют кредитное плечо, а не количество отработанных часов

Забудьте о «тихом уходе»: 3 стратегии для повышения эффективности бизнеса за меньшее количество часов За время своей карьеры (сначала в JP Morgan Chase, затем в Amazon) я встречал коллег, которые, кажется, постоянно находятся в состоянии стресса: они работают долгие часы и усердно работают, не создавая при этом большого реального влияния. С другой стороны, я также встречал коллег, которые постоянно оказывали большое влияние на свою организацию, не выглядя при этом напряженными, и при..

Уроки статистики не учат вас обращаться с деньгами

Практический первый шаг в проекте по науке о данных Занятия по статистике и науке о данных мало помогают студентам подготовиться к составлению проектных спецификаций на работе. Вот несколько проблем: Они учат вас воспринимать постановку проблемы как должное, но что, если у вашего начальника нет навыков, чтобы делать разумные запросы? Они не учат вас бюджетированию денег и данных, поэтому вы узнаете, как рассчитать идеальные требования к данным, но не думаете о затратах и..

Внимание и модели трансформаторов

Практические руководства Внимание и модели трансформаторов Сложный алгоритм, просто объясненный Внимание - все, что вам нужно Васвани и др., 2017 »- это знаменательная статья, в которой был предложен совершенно новый тип модели - Трансформатор. В настоящее время модель Transformer повсеместно используется в сфере машинного обучения, но ее алгоритм довольно сложен и труден для понимания. Надеюсь, этот пост в блоге даст вам больше ясности по этому поводу. Базовая архитектура..