Публикации по теме 'data-science'


Том 2A: Сиамские нейронные сети
tl;dr: Сиамская нейронная сеть (SNN) — это классификатор подобия, который использует отличительные признаки для обобщения неизвестных категорий в заданном распределении. SNN можно использовать в качестве извлекателя признаков , а другие механизмы машинного обучения можно подключить после него, чтобы получить вероятность и/или метку класса. Архитектура сети, вдохновленная сиамскими близнецами, может похвастаться множеством идентичных сверточных нейронных подсетей (CNN), которые имеют..
DAG отстой; ЧЕСТНЫЕ данные; Э(т)ЛТ(П); ThDPTh #48
Всем привет, я только что открыл новый раздел в этом информационном бюллетене под названием "Заметки от сообщества ThDPTh". Так что, если вы хотите поделиться чем-то интересным и глубоко вовлечены в пространство данных, продолжайте и просто маякни мне! На этой неделе мои мысли были повсюду. Меня зацепил разговор о том, как правильно обрабатывать коммуникацию в стеках данных; И нет, на мой взгляд, оркестратор данных обычно не является правильным выбором инструмента. Я также говорил с..
Эволюция сверточных нейронных сетей (CNN)
Сверточные нейронные сети (CNN) стали краеугольным камнем революции глубокого обучения в компьютерном зрении и значительно повлияли на классификацию изображений, обнаружение объектов и многие другие области. За прошедшие годы CNN превратились из простых нейронных сетей с прямой связью в сложные модели, которые могут обрабатывать изображения, видео и трехмерные данные с высокой точностью. Ранние CNN На заре CNN основное внимание уделялось созданию моделей, которые могли бы выполнять..
Облегченная конвейерная обработка в Python
Использование Joblib для хранения конвейера машинного обучения в файле Процесс конвейерной обработки помогает обеспечить простой подход к загрузке и использованию модели машинного обучения по запросу. Это помогает в распараллеливании, что означает, что разные задания могут выполняться параллельно, а также уменьшает избыточность и помогает проверять и отлаживать поток данных в модели. Некоторые из функций, предоставляемых конвейерами, включают вычисления по требованию, отслеживание..
Руководство для новичков в машинном обучении — часть 5
Руководство для новичков в машинном обучении — часть 5 Мы рассмотрели классификатор k-NN для классификации точки в один из четырех квадрантов. В следующих нескольких постах мы рассмотрим новый тип классификатора, называемый классификатором дерева решений. Что такое дерево решений? Дерево решений представляет собой древовидную структуру, похожую на блок-схему. Если вы проследуете по дереву от корня к листу, вы найдете метку класса. Все нелистовые узлы представляют некоторую форму..
5 причин, почему искусственный интеллект и финансы - это союз, заключенный на небесах
5 причин, по которым искусственный интеллект и финансы - это союз, заключенный на небесах Дискуссия с Надей Абуаюуб , основательницей AIFINAI и цифровым членом Всемирного экономического форума Искусственный интеллект (ИИ) призван повлиять на множество секторов и отраслей. Финансовый сектор зарекомендовал себя одним из первых пользователей ИИ по сравнению с другими отраслями. Таким образом, применения ИИ и машинного обучения в финансах бесчисленное множество. Трейдеры,..
Как визуализировать футбольные данные с помощью R
Учебники по созданию снимков, проходов и тепловых карт Введение Футбольная аналитика быстро развивалась в последние годы. С данными мы можем понять игру с другой точки зрения. В этой статье я покажу вам, как визуализировать футбольные данные с помощью R. В конце этой статьи вы сможете создавать такие визуализации: Без лишних слов, приступим! Выполнение Источник данных Мы будем использовать открытые данные от StatsBomb, у меня есть разрешение на..