Публикации по теме 'ml-so-good'


Организация файлов с помощью Python
Введение Часто нам кажется, что компьютер, на котором мы работаем, загроможден файлами. У вас едва хватает времени, чтобы упорядочить эти файлы, и вам даже сложно найти конкретный файл именно тогда, когда он вам нужен. Даже файловый проводник имеет функцию поиска файлов, но кто запоминает имена файлов дольше. РЖУ НЕ МОГУ!!! В этой статье я поделюсь пошаговым руководством по коду того, как вы можете всего за несколько минут создать собственную службу автоматизированного органайзера..
P для власти. P для панд. И P для pyplot
Мы все знаем, что для ученого данных Pandas — это сила. Если нет, вы должны пойти и проверить мой предыдущий пост о силе панд . Сегодня мы проверим, как мы можем преобразовать эту мощь в визуализацию с помощью pyplot. Когда мы изучаем данные, иногда бывает очень удобно представить результаты в визуальном виде. Кто-то правильно сказал — «Картинка стоит тысячи слов». Визуализация позволяет чрезвычайно легко показать тенденции в данных. Если вы попытаетесь представить аналогичные данные..
Создайте нейронную сеть с Tensorflow, чтобы делать прогнозы фиксированных цен.
Существует несколько наборов данных для прогнозирования цен на жилье, но я нашел набор данных, в котором прогнозируются фиксированные цены. Этот набор данных находится на конкурсе сообщества Kaggle, и ссылка на него находится здесь: https://www.kaggle.com/competitions/itmo-spbu-flat-price-prediction-2023-1 .
Исследование алгоритма Tensorflow Gradient Boosted Trees
Изучая Tensorflow, я узнал, что библиотека также поддерживает традиционные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья повышения градиента и случайный лес. В этом сообщении в блоге я намерен сосредоточиться, в частности, на модели Tensorflow Gradient Boosted Tree.
Руководство для начинающих по сквозному машинному обучению
Все, что вам нужно знать, чтобы начать Введение За последние годы машинное обучение изменило многие отрасли и повседневную жизнь. От рекомендаций по продуктам на сайтах электронной коммерции до курирования контента в социальных сетях и беспилотных автомобилей — модели машинного обучения лежат в основе многих услуг и продуктов, которые мы используем каждый день. Поскольку машинное обучение становится все более распространенным, многие люди стремятся научиться создавать свои модели..
Нетехническое введение в науку о данных
«Ученый по данным: человек, который лучше любого ученого объясняет значение аналитических результатов для бизнеса и лучше всех разбирается в аналитической науке, чем любой магистр делового администрирования». — д-р Дженнифер Пристли Введение Курсы по науке о данных есть везде, но к ним часто подходят с технической точки зрения. Эта статья знакомит вас с наукой о данных с нетехнической точки зрения, чтобы направить вас на правильный путь. Образно говоря, наука о данных — это..
От школьного разговора до стажировки в области искусственного интеллекта: мое путешествие в мир машинного обучения и НЛП
ИИ | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ | ЗАПУСКАТЬ От школьного разговора до стажировки в области искусственного интеллекта: мое путешествие в мир машинного обучения и НЛП Это история о том, как мой интерес к ИИ привел меня к тому, чтобы выступить с докладом об ИИ, обучить свою первую модель машинного обучения и пройти стажировку в стартапе, занимающемся исследованием ИИ. Доклад о технологии искусственного интеллекта 26 августа 2022 года я выступил на сцене с докладом на школьном мероприятии..