LLLit: Изучение и практика программирования

Публикации по теме 'algorithms'


Нахождение компромисса между смещением и дисперсией в машинном обучении
Введение В сфере машинного обучения достижение правильного баланса между предвзятостью и дисперсией похоже на ходьбу по натянутому канату. С одной стороны, опасность чрезмерного упрощения, а с другой — риск чрезмерного усложнения. Это хрупкое равновесие, известное как компромисс между смещением и дисперсией, является краеугольным камнем успешного построения модели. В этом блоге мы рассмотрим концепции смещения и дисперсии, их компромиссы и стратегии, позволяющие найти золотую середину,..
Конкурс литкода 297
Проблема 1 Рассчитать сумму уплаченных налогов Вам дан 0-индексированный двумерный целочисленный массив brackets , где brackets[i] = [upperi, percenti] означает, что налоговая группа ith имеет верхнюю границу upperi и облагается налогом по ставке percenti . Скобки отсортированы по верхней границе (например, upperi-1 < upperi вместо 0 < i < brackets.length ). Налог рассчитывается следующим образом: Первые заработанные upper0 долларов облагаются..
Объединить массив объектов с общими ключами с помощью JavaScript
const a = [ {uuid: 1, роль: 'admin'}, {uuid: 2, роль: 'участник'}, {uuid: 3, роль: 'владелец' }, {uuid: 4, роль: 'участник'} ] const b = [ {uuid: 2, имя: 'Дорогая'}, {uuid: 3, имя: 'Плакса'}, {uuid: 4, имя: 'Снитч'}, {uuid: 5, имя: 'Пешка'} ] let defaultkeys = {name: null, role: null}; let arraydata = a.map((item)=›{ let newArray= b.find(subItem =› subItem.uuid == item.uuid); return({…defaultkeys,…item, …новыйМассив}); }); console.log(данные массива); // ВЫВОД // [ // {uuid:1,..
Как попасть на работу, связанную с ИИ ???
Действия, которые необходимо предпринять перед подачей заявки на вакансии, связанные с машинным обучением и искусственным интеллектом. Дорожная карта, необходимые наборы навыков и материалы также приведены ниже. Это один из самых часто задаваемых вопросов , когда начинающие специалисты в этой области часто задают мне вопросы, так что давайте продолжим. Почему профессии, связанные с искусственным интеллектом или машинным обучением? Потому что это намного интереснее , чем..
Практическое сравнение поиска в глубину (DFS) и поиска в ширину (BFS)
Контекст Алгоритм поиска предназначен для поиска определенного элемента в структуре данных. Он заключается в решении вопроса о существовании или отсутствии определенного элемента в конечном множестве элементов, то есть о том, принадлежит ли рассматриваемый элемент указанному множеству, помимо его положения в нем. Типы алгоритмов поиска Поиск будет зависеть от имеющейся у вас структуры данных. Таким образом, например, можно выполнить поиск в массиве, дереве и других структурах...
Подземелья и карты — CodinGame | Реализация С++
Задача от CodinGame на уровне сложности Easy. Проблема : Вам дается N карты для подземелья. Каждая карта может содержать путь к сокровищу T из начальной позиции [ startRow ; startCol ]. Определите index карты, которая содержит кратчайший путь от начальной позиции до T , но будьте осторожны, карта может привести вас к TRAP . Путь отмечен на карте символами ^ , v , < , > , каждый из которых соответствует ВВЕРХ , ВНИЗ , ВЛЕВО , ВПРАВО направления..
Лучшие алгоритмы машинного обучения и библиотеки Python на 2022 год
Мнение Лучшие алгоритмы машинного обучения и библиотеки Python на 2022 год …и их основные преимущества для специалистов по данным Оглавление Введение CatBoost Прогнозирование DeepAR Пикарет Краткое содержание Рекомендации Введение Трудно найти новые алгоритмы, и 2022 год, вероятно, не станет исключением. Тем не менее, есть еще несколько алгоритмов машинного обучения и библиотек Python, которые будут более популярны в будущем. Причина, по которой они выделяются среди..
Новые материалы
Анатомия SDK
Анатомия SDK Большинство инженеров полагаются на комплекты для разработки программного обеспечения или SDK в своей повседневной работе. Многие в нашей отрасли признают SDK набором..
Понимание агентов (Часть — 3)
Это третья часть серии «Введение в ИИ». Присоединяйтесь к нам, поскольку мы исследуем различные аспекты искусственного интеллекта во всей этой серии. Начальные части серии будут связаны ниже..
Обоснование вызовов кодирования 2023 в Javascript
Здравствуйте! Я собираюсь познакомить вас с подробным объяснением двух проблем с кодированием, с которыми я столкнулся во время интервью в 2023 году. Внимание! Я подробно описал здесь многое,..
5 причин, по которым ML и AI подвели нас в нефтегазовом секторе
Пришло время осознать: ИИ и машинное обучение - замысловатые словечки. Вы когда-нибудь слышали о невероятном механизме искусственного интеллекта в виде черного ящика, поддерживаемом машинным..
Обзор кода — Миссия невыполнима?
Обзор кода — миссия невыполнима? 3 расширения VsCode, которые помогут вам ориентироваться в коде! Как новый пользователь Visual Studio Code, мне иногда трудно перемещаться по открывающему и..
BrightFuture (реализация интерфейса Java Future на Golang)
Отказ от ответственности: это моя первая статья на medium.com. Я постарался сделать это по-настоящему простым, и люди, находящиеся на любом этапе своей учебной лестницы, могут извлечь..
Серия блогов по ускорению вывода на основе глубокого обучения — Часть 2 — Аппаратное обеспечение
Глубокие нейронные сети стали обычной практикой во многих приложениях машинного обучения. Их способность достигать человеческой и даже сверхчеловеческой точности сделала их важной вехой в истории..