Публикации по теме 'data'
Состояние беспроводных сетей в 2022 г., часть 1 (IOT)
Ассоциация пользователей IRS в беспроводных сетях MISO с поддержкой IRS: подходы выпуклой оптимизации и машинного обучения ( arXiv)
Автор: Хамид Амириара , Фарид Аштиани , Махтаб Мирмохсени , Масуме Насири-Кенари
Аннотация: В этом документе основное внимание уделяется проблеме связывания интеллектуальной отражающей поверхности (IRS) с несколькими пользователями в беспроводной нисходящей сети связи с несколькими входами и одним выходом (MISO). Основная цель статьи состоит..
Искусственный интеллект для всех: понять это? Каждый может
Технологии не всегда должны казаться сложными для понимания. Термины не всегда должны быть такими эзотерическими, исключительными и абстрактными. Я сторонник простоты. Как сказал Леонардо да Винчи
«Простота — высшая степень изысканности»
Альберт Эйнштейн:
"Если вы не можете объяснить это просто, вы недостаточно хорошо это понимаете ".
Слова всегда верны.
Меня, как инженера, иногда раздражают большие термины, описывающие очень простые понятия. Мне нравятся простые вещи. Я..
Станьте Data Scientist с помощью Free Learning Materi
Как стать специалистом по данным высокого уровня с бесплатными учебными материалами
Это может занять ок. 12 месяцев. Поэтому вы должны взять на себя обязательство посвятить себя преданности и сосредоточиться на выполнении всей программы. Тогда, безусловно, ваши знания в области науки о данных будут достаточно сильными, чтобы конкурировать с любыми задачами в этой области.
Python [ https://www.learnpython.org/ , https://www.kaggle.com/learn/python ,..
Интервью с Apache Pig: теория и практическое руководство
В этом эксклюзивном интервью Apache Pig рассказал о своей роли в экосистеме Hadoop и подробно остановился на сценариях использования и отличиях от других компонентов Hadoop, таких как Hive и Spark. Он также дал несколько практических советов о том, как начать его использовать. Послушаем, что скажет Свинья!
Apache Pig - неотъемлемый компонент экосистемы Hadoop. С момента своего рождения более десяти лет назад он помог тысячам аналитиков по всему миру разобраться в огромных наборах..
Понимание компромисса смещения и дисперсии в машинном обучении
Алгоритмы машинного обучения работают, делая прогнозы или решения на основе входных данных. Однако качество этих прогнозов или решений зависит от способности алгоритма обобщать новые, невидимые данные. На эту способность влияют два источника ошибок: предвзятость и дисперсия.
Предвзятость
Смещение относится к разнице между ожидаемыми предсказаниями модели и истинными значениями целевой переменной. Модель с высоким смещением недостаточно сложна, чтобы уловить основные закономерности..
Вопросы для интервью Capital One Data Science
По состоянию на 31 декабря 2017 года у Capital One было 105,293 миллиарда долларов США в виде кредитов по кредитным картам, выданных в США.
Capital One занимает 10-е место в списке крупнейших банков США по размеру активов. У банка 755 отделений, в том числе 30 заведений в стиле кафе и 2 000 банкоматов. Объем транзакций по кредитным картам, проводимых Capital One, генерирует огромное количество данных, что отлично подходит для специалистов по данным, которые рискуют заняться финтех...
Преимущества использования дизайн-системы
Дизайн-система — это задокументированный каталог компонентов и стилей, используемых в продукте, включая то, как и почему каждый из них должен быть реализован. В то время как дизайн-системы часто путают с руководствами по стилю и библиотеками шаблонов, дизайн-система является более стратегической и масштабной. Теперь давайте посмотрим на преимущества:
Способствует согласованности
Элементы и компоненты, которые выглядят так, как будто они сделаны из одной формы и имеют большое..
Новые материалы
Уравнение множественной нелинейной регрессии с использованием панели инструментов нейронной сети
Я анализирую данные с шестью входами и одним выходом. Я обучил сеть с помощью Neural Network Toolbox. Я хочу, чтобы эта сеть предсказывала математическую модель или уравнение регрессии...
Методы выбора признаков в машинном обучении
Различные способы, которыми мы можем выбрать лучшие функции, чтобы получить оптимальное соответствие между данными и моделью машинного обучения.
Модели машинного обучения могут учиться на данных..
Что такое глубокое обучение и как происходит волшебство?
Простое краткое руководство - для всех.
Искусственный интеллект, машинное обучение, чат-боты, НЛП - все это модные словечки в наши дни. От разработчиков до аналитиков и владельцев бизнеса..
Развертывание моделей машинного обучения с использованием контейнеров тремя способами
В этой статье из нашей серии статей о декларативных MLOps я рассказываю о том, как вы можете обернуть свою модель в контейнер для обслуживания прогнозов тремя способами — как служба HTTP, через..
Кеширование во Flutter для Интернета
Как предоставить вашим клиентам самые свежие и лучшие
Яркая сторона кеширования
Кэширование отлично подходит для частой выборки больших ресурсов: библиотек, изображений или других..
Искусственный интеллект: машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область компьютерных наук, которая фокусируется на обучении компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. Его важность..
Анализ главных компонентов (PCA)
Это мой первый блог, и самая интересная тема, которую я нашел, — это анализ главных компонентов (PCA).
Что такое PCA??
Это неконтролируемая проблема машинного обучения. Ее основная цель —..