Публикации по теме 'ml-so-good'


Как легко изучить ваш набор данных IDX
Исследуйте исходные файлы MNIST в Python с помощью библиотеки idx2numpy. Всем привет! В этом руководстве мы увидим, как исследовать файлы IDX для извлечения набора данных. Мы будем использовать набор данных MNIST в качестве учебного примера. Чтобы упростить этот процесс, мы будем использовать библиотеку idx2numpy . Оглавление · 1. Формат файлов IDX · 2. Набор данных MNIST · 3. idx2numpy · 4. Изучение набора данных MNIST с помощью idx2numpy · 5. Заключение 1...
Все дороги ведут к ОИИ, или нет?
Все дороги ведут в Рим: рынок труда в области машинного обучения в 2022 году  – это самодовольная статья нового вице-президента по искусственному интеллекту в Halodi Robotics Эрика Джанга. Ян хвастливо обсуждает свой прибыльный поиск работы, который он представляет как исследование рынка. [1] Однако мое внимание привлек не сомнительный антидотный анализ рынка (который включает в себя множество непроверенных утверждений и предположений), а утверждение Янга о том, что каждая успешная..
Создание модели машинного обучения для прогнозирования продаж
На современном высококонкурентном рынке точное прогнозирование продаж может дать компаниям конкурентное преимущество. Машинное обучение может помочь компаниям построить прогностическую модель, которая сможет прогнозировать будущие продажи. В этой статье мы обсудим, как построить модель машинного обучения для прогнозирования продаж с помощью Python. Мы будем использовать набор данных о продажах от Kaggle, который содержит исторические данные о продажах за 1559…
Как эффективно визуализировать данные с помощью Seaborn и Matplotlib
Повысьте значимость результатов эксперимента с помощью простых в использовании методов визуализации. Перегруженные графики Python и неинформативные цифры распространены в науке о данных. Правильная визуализация данных важна не только для достаточной понятности данных, но и для правильного результата…
Сила автоэнкодеров — Скрытые шаблоны, обеспечивающие понимание на основе данных
Изучение приложений, архитектуры и преимуществ автоэнкодеров в машинном обучении. В эпоху принятия решений на основе данных извлечение важной информации из сложных наборов данных имеет решающее значение для успеха. Автоэнкодеры, скрытые герои глубокого обучения, произвели революцию в области машинного обучения. Эти нейронные сети способны сжимать, реконструировать и извлекать из данных важную информацию. Выявляя скрытые шаблоны, уменьшая размерность, выявляя аномалии и даже..
Обнаружение лиц в реальном времени с помощью двойного детектора лиц (DSFD)
Высокоточная модель обнаружения лиц с простым хаком для ускорения вывода об обнаружении. В этом уроке мы познакомим вас с несколькими моделями обнаружения лиц и продемонстрируем, что двойной детектор лиц (DSFD) является наиболее…
Более глубокое погружение в нейронные сети
Что это такое и как они используются? Некоторое время назад я написал статью о глубоком обучении в науке о данных. В этой статье я кратко упомянул нейронные сети и их основную цель. Однако по мере того, как я узнаю больше о науке о данных, я понимаю, насколько часто можно использовать нейронные сети и их общую эффективность в разработке сильного ИИ. Поэтому я решил взять еще один…