Публикации по теме 'data'
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..
Создавайте высококачественные синтетические данные в своем облаке с помощью Gretel.ai и Python
Создавать дифференциально частные , синтетические версии наборов данных; при соблюдении нормативных требований для хранения конфиденциальных данных в одобренной среде.
Независимо от того, что вас беспокоит: HIPAA для здравоохранения, PCI для финансовой отрасли, GDPR или CCPA для защиты данных потребителей, возможность начать строительство без необходимости наличия соглашения об обработке данных (DPA). Работа с сервисами SaaS может значительно сократить время, необходимое для..
Новые методы в резервуарных вычислениях, часть 1 (квантовые вычисления)
Изучение преимуществ квантовой механики для резервуарных вычислений (arXiv)
Автор: Никлас Геттинг , Фредерик Лохоф , Кристофер Гиз .
Аннотация: Квантовые резервуарные вычисления — это новая область машинного обучения с квантовыми системами. В то время как классические резервуарные вычисления оказались способной концепцией машинного обучения в реальных сложных динамических системах со многими степенями свободы, преимущества их квантового аналога еще предстоит полностью изучить...
Понимание передовых методов отладки моделей машинного обучения
Введение в гиперавтоматизацию
Вас интересует гиперавтоматизация? Вы попали в нужное место. Гиперавтоматизация – это новая технология, предназначенная для автоматизации различных бизнес-процессов в разных отраслях. Эта автоматизированная система использует комбинацию технологий искусственного интеллекта и автоматизации для оптимизации и масштабирования задач и процессов. Отъезд : Курс по науке о данных в Джайпуре
Ядром гиперавтоматизации являются алгоритмы машинного обучения,..
Представляем прототип стартового комплекта LLM API — Тим Лирс
В современной технологической среде влияние больших языковых моделей (LLM) глубоко и только растет. Несмотря на это, многие разработчики оказываются на периферии, не зная, с чего начать или как интегрировать эти мощные ИИ в свои проекты.
Чтобы восполнить этот пробел, существует новый интересный ресурс: llm-api-starterkit . Этот доступный стартовый набор API позволяет разработчикам с легкостью создавать прототипы микросервисов на основе LLM, обеспечивая упрощенное введение в..
5 распространенных проблем с очисткой данных машинного обучения и способы их решения — innotescus
Наличие правильных данных — это только первый шаг на пути к обучению вашей модели машинного обучения и развертыванию вашего решения. Хотя вам, вероятно, не терпится сразу же приступить к обучению, важно сначала твердо уяснить, чем именно вы кормите свою модель, как говорится, — мусор на входе, мусор на выходе. Однако, прежде чем вы сможете профилировать свои данные, чтобы понять, что именно вы загружаете в свою модель, вам необходимо очистить ее. Если ваши данные не очищаются должным..
Отправка электронных писем из Фабрики данных Azure или Synapse Pipelines
Как программно отправлять электронные письма через API Microsoft Graph вместо того, чтобы полагаться на любую другую службу, такую как Azure Logic Apps.
Введение
Рекомендуемый и задокументированный способ отправки электронных писем из Фабрики данных Azure или Synapse Pipelines — использование рабочего процесса приложения логики . Хотя вы вполне можете придерживаться этого подхода, вы…
