Статьи
Можем ли мы предсказать тип личности на основе сообщений в Интернете?
Пошаговое руководство по созданию модели классификации типов личности Bi-LSTM с использованием PyTorch
«Я-образ» является ключом к человеческой личности и человеческому поведению. Измените представление о себе, и вы измените личность и поведение», — Максвелл Мальц.
Можем ли мы классифицировать и предсказывать тип личности человека, исключительно используя его сообщения в Интернете? В этой статье основное внимание будет уделено разработке модели классификации Bi-LSTM типа личности..
Конструкторы и прототипы Javascript
Перво-наперво: что такое конструктор и зачем он нам нужен?
Javascript, в отличие от Ruby и многих других языков, изначально не поддерживает идею «классов». Конструктор — это функция, которая позволяет нам использовать сходное поведение и функциональность, которые классы предлагают многим другим языкам программирования. Конструктор в javascript — это просто функция, которая вызывается с ключевым словом new для создания экземпляра нового экземпляра вашего объекта или «класса», если..
Алгоритм K-средних: ключ к обнаружению скрытых закономерностей в данных
Узнайте, как выявить скрытые закономерности в ваших данных с помощью алгоритма K-средних. Это руководство познакомит вас с основами кластеризации и покажет, как реализовать алгоритм на Python.
Алгоритм K-средних — это широко используемый метод неконтролируемого машинного обучения для кластеризации, который включает в себя группировку точек данных, похожих друг на друга, в кластеры. В этом руководстве мы рассмотрим основы алгоритма K-средних, в том числе:
Что такое алгоритм..
Создание Keras с нуля
Часть 1
Вступление:
Я думаю, что слишком многие инженеры по машинному обучению сразу начинают применять модели машинного обучения с такими библиотеками, как Keras и Tensorflow, не понимая, что такое машинное обучение. Хорошее упражнение для этого - вернуться и попытаться создать алгоритм машинного обучения с нуля. Я решил пойти на один уровень глубже, пытаясь воссоздать функции, которые предоставляет Keras, с нуля.
Задача:
Целью этой программы было создание гибкого..
Варианты использования машинного обучения в маркетинге, СМИ и издательском деле
Мы понимаем, что отделы маркетинга никогда не испытывают недостатка в информации. Объем данных, к которым имеют доступ маркетологи, может быть ошеломляющим, и они часто изо всех сил пытаются понять все это и эффективно использовать. В этом исследовании используется машинное обучение.
Основное преимущество включения машинного обучения в ваш маркетинговый стек заключается в том, что оно значительно быстрее и эффективнее, чем люди, в понимании огромных объемов данных.
Этот метод..
Обещания в JavaScript: как и когда это безопасно?
Как превратить функцию, которая принимает обратный вызов, в обещание
Большинство из нас, разработчиков JavaScript, ненавидят работу с обратными вызовами. Наверняка многие из вас слышали про ад обратных вызовов и то, как он портит читабельность приложения. Если мы пишем наш код, у нас есть возможность использовать обещания, но могут быть встроенные функции или функции из внешних библиотек, которые используют обратные вызовы.
Почему бы тогда не превратить их в обещания?
В этой..
IPL Win Prediction ML Project - классификационное решение проблемы регрессии
Я знаю, что название этого блога звучит немного абсурдно, но на самом деле это так. Сегодня я буду делать проект End to End ML, в котором мы будем прогнозировать вероятность победы в процентах для обеих команд, играющих.
Сначала это кажется проблемой регрессии, но на самом деле мы будем использовать для этого модели классификации, поскольку у нас есть определенные модели классификации ML, которые также сообщают вам вероятность предсказанного результата.
Весь код, написанный в этом..
Эпизод 23/28: effect() вне обнаружения изменений, вопросы и ответы RFC с командой Angular
Эффекты в сигналах будут отделены от обнаружения изменений. Вопросы и ответы по Angular предоставили ответы на распространенные вопросы о последних RFC.
Отделите `effect()` от обнаружения изменений
Сигналы тесно связаны с шаблоном, что делает их не очень подходящими для общего использования.
Мы видим это с помощью сигнала и вычисляемой функции. Они ничего не делают, если мы не вызываем их внутри шаблона или не используем в эффекте.
Эффект играет решающую роль, если нам нужны..
Как стать этичным хакером в 2022 году?
Что такое этичный взлом?
Термин «хакерство» имеет очень негативные коннотации, но только до тех пор, пока роль этического хакера не будет полностью понята. Этичные хакеры — хорошие парни в мире хакеров, те, кто носит «белую шляпу». Так что же влечет за собой роль этичного хакера? Вместо того, чтобы использовать свои передовые компьютерные знания для гнусной деятельности, этичные хакеры выявляют слабые места в компьютерной безопасности данных для предприятий и организаций по всему..
Технологии для нетехнологов 36: Как фреймворки и библиотеки упрощают веб-разработку
Если вы новичок в разработке программного обеспечения, возможно, вы встречали термины «фреймворки» и «библиотеки» и задавались вопросом, что они собой представляют и чем они отличаются. В этом сообщении блога мы объясним разницу между ними и то, как они используются в разработке программного обеспечения.
Что такое библиотека?
Библиотека — это набор предварительно написанного кода, который вы можете использовать в своем программном приложении. Библиотеки призваны помочь..
Раскрытие возможностей интерактивных информационных панелей: почему Plotly Dash лидирует
Как Plotly Dash превосходит Streamlit, FastAPI, Flask и Django при создании интерактивных информационных панелей
В мире веб-разработки множество фреймворков борются за внимание разработчиков. Каждый фреймворк, от Streamlit до FastAPI, Flask и Django, предлагает уникальный набор функций и возможностей. Однако когда дело доходит до создания интерактивных веб-панелей, Plotly Dash становится непревзойденным победителем. В этой статье мы рассмотрим, почему Plotly Dash выделяется среди своих..
Выбор правильной базы данных — Жанры
Несмотря на то, что с учетом бума добычи это менее важно с точки зрения контекста, представьте данные как новую сырую нефть. В этом контексте базы данных (БД) — это перерабатывающие заводы, буровые установки и насосы. Вы, свежий и энергичный нефтяной магнат, которым вы и являетесь, хотите использовать только самое экономичное и ресурсоэффективное оборудование для оптимального управления.
При выборе базы данных для хранения и уточнения данных не спрашивайте себя « Могу ли я..
Разница между процедурным и объектно-ориентированным программированием
Когда дело доходит до программирования, существует два основных подхода: объектно-ориентированное программирование (ООП) и процедурное программирование (POP) . Оба имеют свои преимущества и недостатки, поэтому важно понимать, когда использовать каждый из них.
В общем, ООП лучше всего подходит для сложных приложений, тогда как POP лучше подходит для более простых приложений. ООП позволяет разбить программу на более мелкие управляемые части, известные как объекты. Это упрощает..
Заполнение пробелов случайным лесом
Одной из основных проблем с различными наборами данных является отсутствие данных. Данные, которые имеют только некоторую аннотацию, указывающую на их существование, но отсутствуют. Например, в случае данных временных рядов отсутствующие данные будут пропущенными значениями в середине ряда. Значения, скорее всего, можно вывести, просто взглянув на график, однако приближение этих значений позволит создать новый и более краткий набор данных.
TK-Scikit-learn против TensorFlow
Выбор правильной библиотеки машинного обучения: подробное сравнение Scikit-learn и TensorFlow.
Введение
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы используем данные для решения сложных задач. Scikit-learn и TensorFlow — две самые популярные библиотеки машинного обучения, доступные в Python. В этом сообщении блога мы сравним Scikit-learn и TensorFlow, выделив сильные и слабые стороны каждой библиотеки. Это сравнение поможет вам определить, какая библиотека лучше всего подходит..
AI для всех (неделя 1)
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует все отрасли. Каковы его возможности, ограничения и влияние? Последний курс Эндрю Нг ( ИИ для всех ) дает вам ключи к пониманию этой цифровой трансформации нашего общества и инструменты, которые можно использовать в вашей деятельности.
Эта статья является частью серии Глубокое обучение на практике (читайте также версии на французском и португальском ).
Список статей «AI для всех»
AI для всех (неделя 1) Создание проектов AI..
Контролируемое и неконтролируемое обучение
Обучение с учителем и обучение без учителя — это два фундаментальных подхода к машинному обучению .
Обучение с учителем — это процесс обучения модели на размеченном наборе данных , при котором для каждого входного параметра предоставляется правильный результат. Цель этого процесса — создать модель, используя исторические данные, чтобы сделать точные прогнозы на основе новых, невидимых данных.
Существует два основных типа контролируемого обучения: классификация и регрессия ...
Аспектно-ориентированный анализ настроений с помощью машинного обучения | 47 миллиардов
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ИЗ ОБЗОРОВ AMAZON Целью статьи является извлечение мнений и выявление областей улучшения продукта, касающихся различных аспектов продукта, из их онлайн-обзоров.
Почему именно эта газета?
Плохая оценка продукта редко означает, что он плох во всех аспектах. Если доставка на Amazon была отложена на неделю, плохой отзыв не обязательно будет отражать качество продукта. Покупателям и продавцам важно понимать, о чем именно был отрицательный..
На заре новой эры: раскрываем возможности ChatGPT
ChatGPT — это не просто еще одна веха на пути развития искусственного интеллекта, это гигантский скачок. По мере того, как мы продолжаем изучать его потенциал и возможности применения, становится ясно одно: то, как мы общаемся, работаем и даже думаем, ожидает преобразующий сдвиг. Итак, в следующий раз, когда вы будете общаться с ChatGPT, помните: вы не просто разговариваете с машиной — вы являетесь свидетелем создания истории.
Телефон службы поддержки клиентов по кредиту за границей☎.9883999150📲➡7908022736]]
Телефон службы поддержки клиентов по кредиту за границей☎.9883999150📲➡7908022736]] Позвоните мне Телефон службы поддержки клиентов по кредиту за границей☎.9883999150📲➡7908022736]] Позвоните в медд
