Публикации по теме 'data'
Компьютерное зрение и HWR
Если вы пытаетесь обработать какие-либо данные о почерке для своего алгоритма распознавания, как будет храниться, преобразовываться и обучаться ваша модель.
Давайте углубимся в возможные сценарии и варианты использования.
Как обсуждалось в предыдущем посте, есть много хороших продуктов для создания заметок и тех, которые поддерживают распознавание рукописного ввода. Если вам нужно создать следующее приложение Goodnotes, давайте рассмотрим некоторые моменты, которые следует учитывать...
Лучше, быстрее EMA
Предоставлено вам update_by Deephaven
Чип Кент
Без сомнения, самой востребованной функцией Deephaven были более мощные скользящие средние. В версии 0.15.0 Deephaven улучшил агрегирование с помощью update_by .
Теперь вы можете вычислять экспоненциальные скользящие средние (EMA), которые более эффективны и корректно обновляются при изменении значений в середине таблицы.
Давайте посмотрим на пример:
from deephaven import time_table
from deephaven.updateby import..
Как исправить утечку данных - злейшего врага вашей модели
На ODSC London 2018 Юрий Гуц из DataRobot рассказал об утечке данных, в том числе о потенциальных источниках проблемы и способах ее устранения.
Утечка данных - также иногда называемая отслеживанием данных - это явление в машинном обучении , которое происходит, когда модель обучается на информации, которая не будет ей доступна во время прогнозирования. В результате получилась модель, которая даст оптимистичные оценки ее производительности в реальном мире даже во время тестирования...
Наиболее часто используемые функции в Pandas
Полезные функции в Pandas для науки о данных и машинного обучения
Наиболее широко используемая библиотека Python, Pandas , в основном используется для очистки, подготовки, анализа и обработки данных. Библиотека pandas может использоваться для самых разных целей. Это помогает ускорить и оптимизировать нашу работу.
В этой статье мы обсудим самые популярные и широко используемые функции pandas, которые определенно сэкономят нам время и предоставят нам больше информации о наборе..
Исследовательские работы о разработках в области обучения с самостоятельным наблюдением, часть 1 (искусственный интеллект)
Эффективное федеративное обучение с самоконтролем для решения проблемы неоднородности данных в медицинской визуализации ( arXiv )
Автор: Жуй Янь , Лянцюн Цюй , Цинюэ Вэй , Ши-Чэн Хуан , Лиюэ Шэнь , Даниэль Рубин , Лэй Син , Юинь Чжоу
Аннотация . Курирование крупномасштабных наборов медицинских данных из нескольких учреждений, необходимых для обучения моделей глубокого обучения, затруднено из-за сложности обмена данными пациентов с сохранением конфиденциальности...
Понимание роли амилоидных бляшек в развитии болезни Альцгеймера (нейронаука)
Патологические изменения, вызванные инокуляцией мозга болезни Альцгеймера у мышей с бета-амилоидными бляшками ( biorXiv )
Автор: Сюзанна Лам, Анн-Софи Эрар, Сюзанна Болуда, Фанни Пети, Сабиха Эддаркауи, Карин Камбон, The Brainbank Neuro-CEB Neuropathology Network, Жан-Люк Пик, Люк Бюэ, Чарльз Дайкертс, Стефан Хайк , Марк Денайн
Аннотация: Болезнь Альцгеймера (БА) характеризуется внутримозговыми скоплениями внеклеточных бляшек амилоида-β (Aβ) и внутриклеточной патологией тау,..
TinyML и небольшие данные: будущее эффективного машинного обучения
По мере того, как мир машинного обучения продолжает развиваться, появляются новые технологии и методологии для удовлетворения различных вариантов использования и ограничений. Среди этих достижений — TinyML и небольшие данные, ориентированные на эффективность, доступность и универсальность. В этой статье будет представлен обзор TinyML и малых данных, их значения и того, как они меняют наши представления о машинном обучении.
TinyML: машинное обучение на периферии
TinyML , или..
Новые материалы
ISLR: перспектива Python: Часть IV — Методы передискретизации
Содержание серии (на данный момент):
Об этой серии . Переподготовка . "Линейная регрессия". Классификация задач . Ресэмплинг — Вы здесь.
Ресэмплинг, что?
Повторная выборка..
Мой недавний путь обучения Python
Я регулярно использовал Python на работе и дома в течение многих лет, но, как правило, это была ситуация, основанная на «проекте», когда мне нужен или нужен определенный инструмент для..
9 2 5
Будучи 17-летним подростком, я всегда хотел путешествовать по миру. В 17 лет я посетил более 10 стран, каждая со своим уникальным опытом.
Но с нетерпением жду, я собираюсь поступить в колледж в..
Как создать свой AI-аватар бесплатно без программирования
Быстрые шаги, чтобы пройти через StableDiffusion
С появлением ИИ мы видим, что благодаря инициативам OpenAI становится доступным все больше и больше вариантов использования...
Обучение метрике для классификации стальных поверхностей — Часть 2
вступление
В последнем посте мы кратко рассмотрели такие понятия, как задача управления поверхностью горячекатаной стали и глубокое метрическое обучение [ Часть 1 ]. Здесь мы реализуем решение..
== VS === VS typeof
(Равенство VS Строгое равенство VS typeof)
В кодировании мы столкнулись с ситуацией, когда нам приходится сравнивать или проверять тип объектов.
Для сравнения и проверки типов у нас есть..
RenovateAmes
Кризис на рынке жилья случился уже почти десять лет назад. Вышло множество книг и статей, осуждающих действия банков, а также снят звездный фильм, объясняющий кризис широкой аудитории. В..