Публикации по теме 'ml-so-good'


Общая проверка допущений линейной модели
Загрузите набор данных, выполните некоторые действия по очистке данных, постройте модель, запустите результаты БАМ БАМ БАМ!!! Легко, верно? Неа. Не так просто. Ну, по крайней мере, это не должно быть так просто. Все шаги, упомянутые выше, действительно обязательны, да. Но если вы займетесь машинным обучением, потребуется дополнительная работа, прежде чем вы создадите свою модель. Не то, чтобы сложно, но, безусловно, обязательно. Если вы пропустите эту часть, в конце дня у вас все..
Используйте обработку естественного языка для анализа твитов о коронавирусе
После изучения обработки естественного языка (NLP) с Intellipaat я решил, что было бы неплохо поработать над набором данных и использовать некоторые методы, которые я усвоил во время изучения видео/курса. Пост в блоге, который я написал на курсе, можно посмотреть здесь…
Обзор группового обучения — Мы вместе
В этой статье мы рассмотрим связь между Ensemble Learning и коллективным разумом, методы машинного обучения и алгоритмы, которые можно реализовать. Ансамблевое обучение основано на том, о чем Скотт Пейдж рассказывает в своей исследовательской работе . Он говорит о важности знания обобщения и приходит к следующему выводу: Разнообразие важнее компетентности. (Скотт Пейдж) Противостояние специалисту в области и группе людей, обладающих базовыми знаниями по предмету,..
5 книг по машинному обучению, которые стоит прочитать
Объема доступных данных о машинном обучении достаточно, чтобы занять нас более чем на всю жизнь. Однако мы не хотим проводить всю жизнь за чтением. Итак, поскольку качество имеет гораздо большее значение, чем количество, вот мои 5 лучших книг, которые я считаю обязательными к прочтению для любого инженера по машинному обучению, ранжированные по порядку. 5. Стостраничная книга по машинному обучению Эта книга известна своей простотой в изучении концепций машинного обучения. Если вы..
ИИ и Библия: пророки, придуманные искусственным интеллектом
До сих пор я ограничивался игрой с безобидными образами. Сегодня мне любопытно проверить, как искусственный интеллект ведет себя с некоторыми библейскими персонажами. Мне любопытно по двум причинам. Первый, эстетический, мне любопытно посмотреть, что он производит с художественной или псевдохудожественной точки зрения. Во-вторых, мне любопытно увидеть предвзятость в сакральном представлении.
LINAG — Матричное умножение
Умножение матриц как композиция — 3Blue1Brown Композиция или смесь преобразований есть умножение матриц. Схема концепции Когда я впервые столкнулся с этой концепцией, я придумал фразу: «Цель оправдывает средства». Давайте посмотрим на некоторые матрицы. Здесь мы собираемся вращать и сдвигать вектор в письменном порядке. Обратите внимание, что мы должны следить за тем, где приземляются i-hat и j-hat, как и в предыдущем посте. Если мы пройдем через эти 2 шага процесса,..
Изучение науки о данных в 2022 году, часть 1: чему учиться?
На дворе 2022 год, мы все еще находимся в эпицентре всемирной пандемии, в мире существует множество других проблем, от цепочки поставок до глобального потепления, а Наука о данных по-прежнему остается одной из самых горячих и обсуждаемых профессий в почти каждой отрасли. Не только это, но и все остальные роли в Data Verse от Инженерии данных до Анализ данных и новые, такие как Рассказывание историй о данных , становятся все более заметными с каждым днем. Это означает, что..