Публикации по теме 'data-science'


Полное руководство по автоматизации конвейера данных
Откройте для себя мир конвейерной обработки данных, используя как решения без кода, такие как Fivetran, так и решения для кодирования, такие как Airflow и Prefect. Введение Данные — это кровь любого бизнеса. Он способствует принятию решений, устанавливает стратегии и помогает лучше понять клиентов. Однако управление данными стало проблемой для большинства компаний из-за…
Постсезонные прогнозы НФЛ-2020 на основе модели машинного обучения - Wild Card
НАУКА ДАННЫХ Постсезонные прогнозы НФЛ-2020 на основе модели машинного обучения - Wild Card Buccaneers & Saints - тяжелые фавориты, в то время как Seahawks & Ravens имеют только тонкое преимущество Последние несколько лет я предсказывал участников Суперкубка на старте плей-офф, используя модели машинного обучения (ML) ( L , LI , LII , LIII , LIV ). В этом году я буду делать все немного по-другому и начну с одной недели. Кроме того, на этот раз я сэкономлю некоторые подробности,..
Помимо R²
Разоблачение обманчивой стороны метрик данных Являетесь ли вы новичком в мире статистического анализа (или науки о данных, анализа данных, машинного обучения и т. д.) или опытным ветераном; тогда шансы — одна из первых вещей, о которых вы узнали, — это линейный регрессионный анализ. Также весьма вероятно, что среда (без каламбура), в которой вы узнали о регрессии, реализовала метрику R² во время оценки модели. Хотя R² является популярной метрикой для оценки регрессионных моделей,..
НЛП в здравоохранении. Тенденции и вызовы в 2022 г.
Некоторые из самых популярных вариантов использования, проблем и инструментов при применении обработки естественного языка в сфере здравоохранения и медико-биологических наук. По мере того, как методы понимания неструктурированных данных в тексте продолжают развиваться, отрасль здравоохранения видит новые захватывающие возможности использования обработки естественного языка (NLP), чтобы помочь улучшить уход за пациентами и позволить медицинским работникам выполнять свою работу более..
15 простых функций, которые должен знать каждый специалист по данным
Обсуждение пятнадцати самых важных функций Numpy, которые разработчики должны изучить Большая часть машинного обучения работает с математическими операциями. Поскольку математика является неотъемлемой частью большинства проектов в области науки о данных, для начинающих специалистов по анализу данных становится важным более глубоко остановиться на следующем предмете. Отличная утилита, которую предлагает один из лучших языков программирования для науки о данных, Python, - это библиотека..
тип алгоритмов, которые специалисты по данным используют в своей повседневной работе
Специалисты по данным используют различные алгоритмы в своей повседневной работе. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов включают в себя: Линейная регрессия. Этот алгоритм используется для прогнозирования непрерывного значения на основе набора независимых переменных. Например, вы можете использовать линейную регрессию для прогнозирования цены дома на основе его квадратных метров, количества спален и местоположения. Логистическая регрессия . Этот алгоритм используется для..
Применение алгоритма YOLO часть 1 (машинное обучение)
Начало работы с YOLO YOLO: Объяснение обнаружения объектов в реальном времени И здравствуйте, если вы ищете продвинутый инструмент обучения данных для создания детекторов объектов, классификаторов изображений и… www.v7labs.com Обнаружение встречного транспорта в режиме реального времени на основе YOLO и отслеживания центроидов ( arXiv) Автор: Зиллур Рахман , Амит Мазумдер Ами , Мухаммад Ахсан Улла Вывод: Вождение по..