Статьи
Варианты использования машинного обучения в электронном обучении
Варианты использования машинного обучения в электронном обучении
Введение:
Машинное обучение произвело революцию во многих отраслях, включая индустрию электронного обучения. Электронное обучение, также известное как онлайн-обучение или дистанционное обучение, становится все более популярным за последнее десятилетие, и его рост ускорился из-за пандемии COVID-19. С помощью алгоритмов машинного обучения платформы электронного обучения могут предложить учащимся персонализированный..
Предиктивная аналитика: раскрытие потенциала данных для принятия обоснованных решений
В современном мире, управляемом данными, организации в различных отраслях используют прогностическую аналитику, чтобы получить конкурентное преимущество и принимать обоснованные решения. Предиктивная аналитика использует мощь передовых алгоритмов и исторических данных для выявления закономерностей, создания точных прогнозов и предвидения будущих результатов. В этой статье рассматривается концепция предиктивной аналитики, исследуются ее преимущества, методологии и реальные приложения...
Забавный, но серьезный взгляд на проблемы, с которыми мы сталкиваемся при создании моделей нейронного машинного перевода
Это гостевой пост Габора Уграя о проблемах и проблемах построения моделей NMT. Не позволяйте игривому тону и общему ощущению шалости в посте обмануть вас. Если вы посмотрите повнимательнее, вы увидите, что в нем очень четко определен точный список проблем, с которыми можно столкнуться, когда кто-то решается создать механизм Neural MT. Этот список проблем, вероятно, является точным списком, с которым столкнулись большие мальчики (Microsoft, FaceBook, Google и другие) некоторое время назад...
Как работает AI-прогнозирование для бизнеса?
Как работает AI-прогнозирование для бизнеса? - Nile Bits Прогнозирование предстоящих событий на основе исторических данных и текущих закономерностей — это процесс… www.nilebits.com
Делать прогнозы о предстоящих событиях на основе исторических данных и существующих закономерностей — это процесс прогнозирования. Для составления прогнозов прогнозисты используют ряд методов, таких как статистические модели, качественный анализ и личный..
10 интересных проектов глубокого обучения для начинающих
Глубокое обучение — это область машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети для моделирования и решения сложных задач. Он показал впечатляющие результаты в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. Если вы новичок в глубоком обучении, поиск хорошего проекта для работы может стать отличным способом приобрести необходимые навыки и получить практический опыт. В этом сообщении блога мы обсудим десять интересных..
Список дел в React
Здравствуйте, дорогие разработчики, в этом блоге мы создадим простое приложение для списка дел в React. Начнем с создания реактивного проекта.
npx create-react-app to-do-list
Позвольте мне сначала показать структуру папок.
//todolist.js
import './ToDoList.css'
import { useState } from 'react'
const ToDoList = () => {
const [task, setTask] = useState();
const [taskArray, setTaskArray] = useState([]);
const addItem = () => {
if (!task) {..
Школа FlatIron JS
Проект: Жуткий сезон
Знаете ли вы, что по данным W3Techs JavaScript используется на 97,6% всех веб-сайтов? Теперь вы знаете, по оценкам, существует 1,7 миллиарда веб-сайтов , что означает, что 1,66 миллиарда веб-сайтов используют JavaScript. И теперь, когда вы знаете, вы знаете, почему это такой хороший и почти необходимый язык для изучения, если вы хотите разместить свои приложения в Интернете. Этот блог собирается продемонстрировать некоторые из наиболее интересных частей..
Векторизация для повышения производительности: экранирование циклов в Python
Если вы используете Python для анализа данных и извлечения функций, очень важно понимать негативное влияние зацикливания на производительность. Вот почему так важно найти альтернативные методы и отказаться от циклов.
При работе с Python мы часто используем циклы, не осознавая их негативного влияния на производительность. Это особенно проблематично в задачах анализа данных и машинного обучения, где производительность имеет решающее значение. Неоптимизированные циклы могут значительно..
Классификационная модель Tensorflow 2.4 с машинным обучением Azure
Сценарий использования
Проверьте версию tensorflow 2.4 и запустите образец кода для проверки. Создать модель бинарной классификации Классификация глубокого обучения на обычном табличном наборе данных
Требования
Учетная запись Azure Учетная запись машинного обучения Azure Создать вычислительный экземпляр набор данных minst
Код
import tensorflow as tf;
print(tf.__version__)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from..
Dask — Библиотека Python для больших наборов данных
Позволяет пользователю использовать мощность процессора и выполнять распределенные вычисления
Dask — это гибкая библиотека параллельных вычислений на Python, которая позволяет пользователям использовать мощность своих ядер ЦП и выполнять распределенные вычисления с наборами данных, объем которых превышает объем памяти.
Вот пример того, как Dask можно использовать для предварительной обработки распределенных данных в большом наборе данных:
import dask.dataframe as dd
# Read in the..
Начало работы с линейной регрессией Продолжение…
Начало работы с линейной регрессией Продолжение…
Обычный метод наименьших квадратов (OLS)
Итак, первая таблица в регрессии в statsmodels — это сводная таблица модели или таблица OLS. Так что же такое OLS? ну, это самый распространенный метод определения уравнения регрессии. вы помните точечную диаграмму в последняя статья этой серии, только представьте, сколько линий может пройти через нее, но будет только одна линия, которая будет наименее удалена от всех точек на диаграмме..
Наши колонки
Колонки на TDS - это тщательно подобранные коллекции сообщений по определенной идее или категории статей.
Мы организовали эти статьи, чтобы помочь людям, которым может быть интересна конкретная тема. Например, вы можете получить информацию о том, как устроиться на работу в сфере машинного обучения или науки о данных. Вы можете найти наши лучшие статьи по этой теме в колонке Часы работы .
Читая статьи в столбце, имейте в виду, что вы можете вернуться в столбец в любое время, нажав..
Понимание динамической деформации времени (информатика)
Динамическое искажение времени в сильно субквадратичном времени: алгоритмы для режима малых расстояний и приближенная оценка ( arXiv )
Автор: Уильям Кусмаул
Аннотация . Динамическое расстояние искривления времени (DTW) — это широко используемый показатель расстояния между временными рядами. Наиболее известные алгоритмы вычисления DTW работают почти за квадратичное время, а условные нижние границы запрещают существование значительно более быстрых алгоритмов. Однако нижние..
Преимущества создания пользовательских контекстных перехватчиков для потребления
Почему вам следует создать крючок для использования контекста
В React у нас есть потрясающий способ передавать реквизиты и функции установки глубоко вложенным дочерним компонентам, не передавая их по отдельности в последующих компонентах. Мы делаем это, используя концепцию Provider-Context.
Вот как это работает:
Так в чем же проблема?
Предположим, нам нужно использовать один и тот же контекст в нескольких компонентах. Вот как будут выглядеть наши компоненты.
Вы..
Теперь доступен интерфейс командной строки GitHub: вот почему вы должны быть в восторге
По состоянию на январь 2020 года GitHub сообщает о наличии более 40 миллионов пользователей и более 100 миллионов репозиториев (включая не менее 28 миллионов общедоступных репозиториев), что делает его крупнейшим хранилищем исходного кода в мире. ( Википедия )
Как и любой успешный современный инструмент, Github чрезвычайно расширяем. Он предлагает множество способов настройки, расширения и интеграции с другими инструментами.
Рекомендуемые интеграции GitHub..
Не создавайте страницы, создавайте модули
Мы находимся в интересной фазе переосмысления внешнего интерфейса для торговых площадок eBay, и в этом блоге кратко изложено, куда мы движемся.
Модульное программирование — это фундаментальная техника проектирования , которая применялась на заре разработки программного обеспечения. Это по-прежнему наиболее рекомендуемый шаблон для создания поддерживаемого программного обеспечения, и сообщество Node.js полностью разделяет эту философию проектирования. Большинство модулей Node.js создаются..
Эффективное трансферное обучение: доводка или доводка?
Часто тонкая настройка глубокой нейронной сети — это больше искусство, чем наука/инженерия. Какая скорость обучения наиболее оптимальна? Сколько слоев заморозим? Должны ли мы использовать разные скорости обучения в зависимости от слоя? В большинстве случаев многие из этих вопросов решаются методом проб и ошибок (и частично с помощью AutoML). Не будет ли лучше взять предварительно обученные веса по мере их поступления, использовать архитектуру в качестве экстрактора признаков и..
Добавление ошибок JavaScript в ваш словарный запас
Если у вас есть некоторый опыт работы с javascript, вы, вероятно, сталкивались с ситуациями, когда вы писали какую-то логику, она прямая и простая, но почему-то она не работает так, как, возможно, работала бы по вашему мнению.
Сегодня я хотел бы обсудить такие ситуации, когда я столкнулся с такими проблемами, и сбить их, посмотрев на детали.
Итак, приступим…
1. Прохождение объектов
Лично я следую правилу: Мы сохраняем только ссылку на объект в переменной . Да, мы не сохраняем..
День 22 #DataScience28: Технологии больших данных для науки о данных
В сегодняшнюю цифровую эпоху объем генерируемых данных растет беспрецедентными темпами. Согласно отчету Statista, ожидается, что к 2025 году общий объем данных, созданных, захваченных и реплицированных по всему миру, достигнет 181 зеттабайта. Этот ошеломляющий объем данных вызвал потребность в передовых технологиях для хранения, обработки и анализа больших объемов данных. объемы данных. Здесь на помощь приходят технологии больших данных. В этой статье мы обсудим наиболее важные..
() => {…} и это ключевое слово
Как мы все, наверное, знаем, ES6 (или ECMAScript 2015) вводит множество функций. Одной из них является Функция стрелки , и сегодня мы поэкспериментируем с ней.
Ключевое слово this известно как объект, на который будет ссылаться вызов функции. Например:
function sayHello() {
console.log(this.name);
}
sayHello();
Вставьте фрагмент кода в консоль браузера Chrome, чтобы увидеть, что будет напечатано:
undefined : при первой проверке после открытия и вставки кода в консоль..
