Публикации по теме 'data-science'
Новое исследование генеративно-состязательных сетей, часть 6 (Машинное обучение, 2023 г.)
ReGANIE: исправление ошибок инверсии GAN для точного редактирования реального изображения (arXiv)
Автор: Бинчуань Ли , Тяньсян Ма , Пэн Чжан , Мяо Хуа , Вэй Лю , Цянь Хэ , Цзыли И .
Аннотация: Семейство StyleGAN преуспело в генерации изображений с высокой точностью и позволяет гибко и правдоподобно редактировать сгенерированные изображения, манипулируя семантическим богатым пространством скрытого стиля. Однако проецирование реального изображения в его скрытое пространство..
Работа с нижней границей Крамера-Рао, часть 1 (машинное обучение + линейная алгебра)
Оптимизация нижней границы Крамера-Рао для обнаружения скрытых движущихся целей с помощью радара с поддержкой нескольких IRS (arXiv)
Автор: Захра Эсмаилбейг , Кумар Виджай Мишра , Ариан Эамаз , Моджтаба Солтаналян .
Аннотация: Интеллектуальная отражающая поверхность (IRS) — это быстро развивающаяся парадигма, обеспечивающая беспроводную передачу вне прямой видимости (NLoS). В этой статье мы сосредоточимся на характеристиках радиолокационной оценки с помощью IRS движущейся скрытой..
Каковы функции активации в машинном обучении?
Каковы функции активации в машинном обучении?
Кто-то был бы поражен популярными приложениями машинного обучения и науки о данных. Многие отрасли переходят на искусственный интеллект для улучшения своих приложений. Согласно Forbes , наука о данных считается очень ценной профессией на текущем рынке труда. Есть компании, которым нужны специалисты в области науки о данных и искусственного интеллекта.
С надежной моделью машинного обучения можно найти решения некоторых сложных..
Разгадка сложности распределений в статистике
Навигация в сложном мире дистрибутивов: полное руководство по различным дистрибутивам, которые вы должны знать, прежде чем приступать к анализу данных.
«Данные — это просто резюме тысяч историй — расскажите несколько таких историй, чтобы сделать данные значимыми».
— Чип и Дэн Хит.
Часть 3:
Область науки о данных — это область, которая вращается вокруг данных. Из приведенных данных можно сделать разные выводы. Распределения используются, чтобы дать подробное представление о..
Хорошие специалисты в области данных не собирают требования к проектам. Они копают для них
«Требования редко лежат на поверхности»
Большинство проектов Data Science терпят неудачу. Я даже не буду приводить никаких ссылок в подтверждение этого утверждения - в Интернете полно примеров. Причины высокого процента отказов многочисленны и разнообразны . Однако, как это ни удивительно, одной из основных причин является отсутствие четко определенных целей проекта и связанных с ними требований.
Понимание проблемы и сбор требований составляют начальную фазу практически в любой..
Бесплатный курс Массачусетского технологического института по основам статистики
Если вы хотите изучить или освежить свои концепции статистики , отличным ресурсом для рассмотрения является бесплатный курс Основы статистики , предоставляемый MIT .
Статистика является основой современных научных исследований и принятия решений на основе данных. От предсказания исхода политических выборов до оценки эффективности нового лекарства статистика играет решающую роль почти во всех аспектах нашей жизни. Но что такое статистика и как…
Понимание типов статистических данных
«Данные — это новая нефть», но так же, как существует несколько типов нефти, существует несколько типов данных.
Введение
«Данные — это новая нефть» — фраза, придуманная в 2006 году и покорившая мир.
Хочешь шокирующих фактов ? Более 90% всех данных в мире было создано за последние два года. Если вы запишете все данные, сгенерированные за день, на компакт-диски, этот стек может дважды достичь среднего значения. Данные большие и ценные, поэтому крайне важно знать, как с ними..
