Tegishli nashrlar 'data'
Sahna matnini aniqlash ilovalari 3-qism (sun'iy intellekt)
O'zgartirilgan avtoregressiv ketma-ketlik modellari bilan sahna matnini aniqlash (arXiv)
Muallif: Darvin Bautista , Rovel Atienza
Axborot : Kontekstdan xabardor STR usullari odatda ichki avtoregressiv (AR) til modellaridan (LM) foydalanadi. AR modellarining o'ziga xos cheklovlari tashqi LMni qo'llaydigan ikki bosqichli usullarni qo'zg'atdi. Kirish tasviridagi tashqi LMning shartli mustaqilligi uning to'g'ri bashoratlarni noto'g'ri tuzatishga olib kelishi mumkin, bu esa..
Machine Learning modellari kabi ma'lumotlar mahsulotlari uchun yashash uchun marshrutni (RTL) qanday qurish mumkin
Ko'pincha bizning korporativ platformalarimiz an'anaviy dasturiy ta'minot dasturlarini ishlab chiqish uchun mo'ljallangan. Ular odatda to'rtta muhitdan iborat - Dev, Test, Pre-Mahsulot va Prod - bu erda siz ularni bosib o'tganingiz sayin muhitlar yanada xavfsizroq bo'ladi.
Shunday qilib, "Dev" yoki Development - ishlab chiquvchilar odatda o'zlari xohlaganicha qilishlari mumkin bo'lgan zonalarning eng erkini va boshqa tomondan, "Mahsulot" yoki ishlab chiqarish teginmaydigan zona va odatda..
2021 yilda har bir maʼlumot olimi oʻqishi kerak boʻlgan 5 ta kitob
2021 yilda har bir maʼlumot olimi oʻqishi kerak boʻlgan 5 ta kitob
2021 yilgi oʻqish roʻyxatiga nimani qoʻshishni bilmayapsizmi? Asosiy narsalarga yopishib oling.
Ma'lumotlar fanlari bo'yicha qo'llanma
Ushbu kitob, albatta, har bir ma'lumot olimining javonida bo'lishi kerak: unda turli kompaniyalar, sohalar va tajriba darajasidagi 25 ma'lumot olimi bilan suhbatlar mavjud. Ular sizga uzoq muddatda o'z martabangizni qanday rejalashtirish, qaysi kompaniyalarda ishlash, qanday..
CNN va oʻqitish modellarini oʻtkazish orqali yuz niqobini aniqlash (qaysi bir yondashuv yaxshiroq?)
Kirish:
CNN (Convolutional Neuron Network) - bu chuqur o'rganiladigan neyron tarmoq. Tasvirlarni tasniflash, ob'ektni aniqlash va segmentatsiyalash kabi turli vazifalarni bajarish uchun tasvirlardagi naqshlarni topish uchun ayniqsa samaralidir. Strukturaviy ravishda CNN konvolyutsion qatlam, birlashtiruvchi qatlam va to'liq bog'langan qatlamdan iborat. Ushbu qatlamlar kirish ma'lumotlaridan xususiyatlarning fazoviy ierarxiyasini o'rganish va ajratib olish va kompyuterning turli xil..
Ma'lumotlar tuzilmalari va algoritmlari
Xo'sh, DSA shunday, to'g'rimi?
Albatta, nima uchun emas. Rostini aytsam, DSA har bir kishi o'qishdan biroz qo'rqadigan narsadir. DSA kollejda yoki har qanday texnologik ish uchun shunday narsalardan biri bo'lib, bu mavzusiz hech narsa qilib bo'lmaydi. Har bir intervyu, siz murojaat qilayotgan portfeldan qat'i nazar, DSA tushunchalarini mutlaq chuqurlikda talab qiladi.
Nomidan ko'rinib turibdiki, ma'lumotlar - bu hamma narsa haqida. Ma'lumotlarning har jihatdan qanday tuzilganligi..
Matnni sarhisob qilish - sizning biznes talablaringiz uchun paydo bo'lgan NLP texnikasi
Matnni umumlashtirish ba'zi matn mazmunini avtomatik ravishda o'qish va xulosani yaratishni o'z ichiga oladi. Matnni umumlashtirishning maqsadi foydalanuvchilarni har bir tafsilotni o'qimay turib xabardor qilish va shu bilan foydalanuvchi unumdorligini oshirishdir.
Mashinada o'rganish bilan bir qatorda tabiiy til uzoq matnni faqat hujjatning muhim g'oyalarini o'z ichiga olgan yaxlit va ravon xulosaga jamlashni osonlashtirdi. Garchi bu NLP texnologiya uchun qilgan narsalarning bir..
Ma'lumot sifatini qanday bajarish kerak?
Ma'lumotlar sifati, ayniqsa texnologiyaning so'nggi o'sishi bilan asosiy muammoga aylandi. Odamlar va tashkilotlar ularda mavjud bo'lgan ma'lumotlar ishonchli emasligini va ongli qarorlar qabul qilish yoki mijozlar uchun yangi xususiyatlarni ishlab chiqish uchun foydalana olmasligini tushunishadi. Natijada, so'nggi yillarda vaqt va pulni tejashga yordam beradigan bepul vosita yoki echimga talab ortdi.
Ushbu maqolada biz sizga ma'lumotlar sifati bo'yicha har qanday vazifaning birinchi..
