Powiązane publikacje 'data-science'
Transformator
Potężne podejście do korekcji skośności, gdy zawodzi skaler Standard lub MinMax.
Witam, dzisiaj przyjrzymy się kolejnemu interesującemu tematowi o nazwie Power Transformer.
Zwykle mamy do czynienia z bardzo wypaczonymi danymi i prawie niemożliwe jest ich skorygowanie, a wiele modeli liniowych wymaga pewnej transformacji cech numerycznych, aby uzyskać rozkład normalny ze względu na założenia dotyczące modelowania liniowego.
StandardSCaler i MinMaxSclaer działają dobrze w przypadku..
Dlaczego ChatGPT nie przyjdzie do Twojej pracy w dziedzinie analityki danych
Sztuczna inteligencja (AI) i modele językowe, takie jak ChatGPT, mogą zrewolucjonizować różne branże, w tym naukę danych. Należy jednak pamiętać, że technologie te nie są pozbawione ograniczeń, a jednym z głównych problemów jest ich zdolność do uwzględnienia błędu systematycznego w danych i kontekście świata rzeczywistego.
Stronniczość danych odnosi się do obecności błędów systematycznych w danych, które skutkują niedokładnymi lub nieuczciwymi przewidywaniami lub decyzjami. Może to..
Uwolnij moc XGBoost: usprawnij swoją grę w modelowanie predykcyjne!
Uwolnij moc XGBoost: usprawnij swoją grę w modelowanie predykcyjne!
Witamy w świecie XGBoost, gdzie Twoje umiejętności modelowania predykcyjnego mogą osiągnąć nowy poziom! Dzisiaj zagłębimy się w potężny algorytm XGBoost, aby zrozumieć, dlaczego jest on potrzebny, jakie wyzwania pokonuje i jak można wykorzystać jego moc za pomocą przejrzystych przykładów kodu w Pythonie. Czy jesteś gotowy, aby odblokować potencjał tego wyjątkowego narzędzia do uczenia maszynowego? Chodźmy…
5 najważniejszych wskazówek dotyczących skrobania danych przy użyciu Selenium
Najlepsze praktyki skrobania danych przy użyciu selenu w Pythonie
Selen do skrobania sieci
Selenium to biblioteka automatyzacji przeglądarki. Najczęściej używany do testowania aplikacji internetowych, Selenium może być używany do dowolnego zadania wymagającego automatyzacji interakcji z przeglądarką. Może to obejmować skrobanie sieci.
Poniższy samouczek będzie prowadzonym przez użytkownika przewodnikiem po najlepszych praktykach przeglądania stron internetowych przy użyciu selenu...
4 pytania, które powinien zadać każdy analityk danych.
I jak na nie odpowiedzieć.
W szybko rozwijającym się świecie danych rola analityka danych nigdy nie była tak istotna. Ich zdolność do przekopywania się przez ogromne kopalnie danych, odkrywania ukrytych wzorców i przekładania ich na przydatne spostrzeżenia może zadecydować o rozwoju firmy lub jej przetrwaniu. Jednak tym, co odróżnia dobrego analityka danych od świetnego, nie jest tylko umiejętność analizowania liczb — to umiejętność zadawania właściwych pytań.
W tym artykule..
5-minutowy biuletyn AI nr 3
👨🏽 💻 Niektóre z najnowszych odkryć badawczych
👉🏻 Nie, sztuczna inteligencja Google nie jest świadoma
Firmy technologiczne nieustannie zwiększają możliwości swojej stale udoskonalanej sztucznej inteligencji. Jednak Google szybko usunął twierdzenia, że jeden z jego programów osiągnął taki postęp, że stał się świadomy. Według „pouczającej historii” opublikowanej w sobotę w „Washington Post” jeden z inżynierów Google powiedział, że po setkach interakcji z najnowocześniejszym,..
Czym jest MLOps i kim są interesariusze?
Porozmawiajmy o MLOps. Ale żeby to zrobić, musimy wiedzieć, co to jest.
MLOps oznacza operacje uczenia maszynowego. Niektórzy eksperci twierdzą, że jest to podzbiór ModelOps.
ModelOps to praktyka współpracy i komunikacji między analitykami danych i specjalistami ds. operacji, która pomaga zarządzać cyklami życia uczenia maszynowego (ML).
Ale nie bądźmy zbyt techniczni.
Poniższy diagram pokazuje świetne przedstawienie MLOps:
Dlaczego ten diagram jest ważny?
Skalowanie stało..
