Publicații conexe 'data'


3 Consecințe tulburătoare ale utilizării neetice a datelor
Tehnologia se află la o răscruce. L-am mai văzut: ceva nou este dezvoltat și se grăbește să-l aprobe și să-l folosească cât mai curând posibil. De exemplu, după ce DDT a fost folosit pentru a lupta împotriva tifosului și a malariei în timpul celui de-al Doilea Război Mondial, a existat un impuls pentru a găsi mai multe aplicații pentru acesta. La sfârșitul războiului, FDA a aprobat utilizarea acestuia ca pesticid, fără teste și reglementări solide... și a provocat cancer la mii de..
Noi metode în Geometric Deep Learning partea 2 (Machine Learning)
Filtrarea tractogramelor supravegheată folosind Geometric Deep Learning (arXiv) Autor : Pietro Astolfi , Ruben Verhagen , Laurent Petit , Emanuele Olivetti , Silvio Sarubbo , Jonathan Masci , Davide Boscaini , Paolo Avesani Rezumat: O tractograma este o reprezentare virtuală a substanței albe din creier. Este compus din milioane de fibre virtuale, codificate ca polilinii 3D, care aproximează căile axonale ale substanței albe. Până în prezent, tractogramele reprezintă cea mai..
Data Scientist al viitorului, potrivit Microsoft
Recent, am construit un model predictiv care va produce în curând o valoare extraordinară, dar nu sunt un Data Scientist și nici nu am vreo pregătire oficială în Data Science. Acest lucru m-a pus pe gânduri; de ce există atât de multă industrie și educație în jurul științei datelor atât de specializate? În 2012, Harvard Business Review a publicat un articol care proclamă Data Scientist „cea mai sexy job din secolul 21”. De atunci, mii de locuri de muncă au fost create în domeniul științei..
fel de algoritmi pe care oamenii de știință de date îi folosesc în munca lor de zi cu zi
Oamenii de știință de date folosesc o varietate de algoritmi în munca lor de zi cu zi. Unii dintre cei mai comuni algoritmi includ: Regresia liniară: acest algoritm este utilizat pentru a prezice o valoare continuă pe baza unui set de variabile independente. De exemplu, puteți folosi regresia liniară pentru a estima prețul unei case pe baza suprafeței sale, a numărului de dormitoare și a locației. Regresie logistică: acest algoritm este utilizat pentru a prezice o valoare binară (cum..
Setul de instrumente pentru analiștii de date: modele
V-ați curățat datele și ați făcut o analiză exploratorie a datelor. Acum ce? În calitate de analiști de date, avem o mulțime de instrumente în setul nostru de instrumente, dar, la fel ca o șurubelniță ar putea fi folosită pentru a bate un cui, aceasta nu este cea mai bună unealtă pentru muncă. Instrumentele noastre sunt modele sau, dacă preferați termenul matematic, algoritmi. Ele ne permit să înțelegem datele pe care le-am colectat și să facem predicții. Există trei tipuri de bază..
Gradient Boosting: ceea ce ar trebui să știe orice om de știință de date
Amplificarea gradientului este o tehnică de învățare automată care este utilizată atât pentru programele de clasificare, cât și pentru cele de regresie. Este unul dintre cei mai puternici algoritmi pentru învățarea predictivă și este bine cunoscut pentru acuratețea și viteza sa. GBM-urile sunt excelente pentru seturi de date mari și complexe și au o versatilitate pentru a gestiona valorile nule, cardinalitate mare în variabilele categoriale și valorile aberante. Construirea modelelor de..
Tipuri de date — R Obiecte și atribute
R Programarea obiectelor și atributelor În acest articol vom acoperi o problemă importantă pentru R. Vom vorbi despre diferitele tipuri de date utilizate în R. Vom afla, de asemenea, despre câteva operațiuni de bază privind tipurile de date. Dacă sunteți gata, să începem: Obiecte Tot ceea ce manipulezi în R, tot ceea ce întâlnim în R, obiecte care pot fi numite obiecte, obiectele pot fi toate de diferite tipuri, conțin toate tipurile diferite de date. Dar totul în R este un..