Публикации по теме 'data-science-training'


Достижения в области технологий обработки данных
Наука о данных, междисциплинарная область, которая сочетает в себе статистический анализ, машинное обучение и экспертизу предметной области, в последние годы добилась значительных успехов. Эти достижения изменили способы сбора, обработки, анализа и интерпретации данных. В этой статье мы рассмотрим ключевые достижения в области технологий обработки данных и их влияние на различные отрасли. 1. Введение Наука о данных — это практика извлечения знаний и идей из данных для принятия..
Лучшие проекты в области науки о данных, которые вам следует практиковать
В связи с экспоненциальным ростом ИИ компании с нетерпением ждут, чтобы нанять квалифицированных специалистов по данным для развития своего бизнеса. Помимо того, что вы являетесь сертифицированным специалистом в области науки о данных, всегда хорошо иметь в своем резюме пару проектов по науке о данных. Теоретических знаний никогда не бывает. Итак, в этом блоге вы узнаете, как на практике использовать методологии Data Science для решения реальных проблем. Вот список тем, которые будут..
Neural Prophet для временных рядов
Подход к глубокому обучению для последовательного изучения данных временных рядов Привет, привет, как дела сегодня? я надеюсь, что это здорово. В наших предыдущих статьях мы видели множество способов изучить последовательные закономерности, скрытые в наших последовательных данных временного ряда. Но на этот раз мы рассмотрим подход к изучению последовательных данных с помощью глубокого обучения с использованием нейронной сети прямого потока . LSTM также является еще одним..
Когда следует использовать решающую кластеризацию?
В статистическом анализе и статистике оценка иерархической кластеризации - это метод оценки кластера, который направлен на построение иерархии кластеров, т.е. древовидной формы, в первую очередь полностью основанной на иерархии. Для получения дополнительной информации вы можете пройти онлайн-курс по анализу данных . Существуют различные стратегии оценки иерархических кластеров 1. Агломеративная кластеризация: также называется восходящей методикой или иерархической агломеративной..
Важные математические темы, которые необходимо изучить для науки о данных
Без них ваш потенциал будет сильно ограничен. Введение Математика . Это всегда большой слон в комнате: никто не хочет об этом говорить, но в конце концов все должны решить эту проблему. По моему опыту, спрашивать, нужно ли вам изучать математику для науки о данных, — излишний вопрос. Наоборот, это почти всегда вопрос сколько и какого типа математики вам нужно выучить. Имея математическое образование, я могу сказать, что большая часть того, что я узнала во время получения..
Понимание бустинга в машинном обучении: подробное руководство
Введение Алгоритмы машинного обучения меняют отрасли во всем мире, а бустинг — это мощная техника, получившая распространение благодаря своей способности повышать производительность модели. Повышение — это хорошо известная стратегия обучения ансамбля, которая объединяет прогнозы многочисленных базовых моделей для создания более надежной общей модели. В этой подробной книге мы углубимся в сложности ускорения машинного обучения, изучая его концепции, методологии и приложения. Что..
8 суперспособностей машинного обучения, которые вы получите на учебном лагере ODSC West
Представьте себе карьеру, которая дает вам путь к творчеству, исследованиям и решению проблем. Это дает вам возможность создавать крутые вещи, отвечать на сложные вопросы в самых разных областях и оставаться на переднем крае технологий. Оказывается, машинное обучение может полностью заполнить эти корзины, а также обеспечить желаемые рабочие навыки. И когда вы посетите Учебный лагерь ODSC West с 16 по 18 ноября, вы получите восемь сверхспособностей в этой инновационной области...