Публикации по теме 'data-science'
Розыгрыш комнаты в Принстоне не случаен
Компания Housing недавно уведомила студентов из Принстона о том, что в этом году процесс отбора в старшие классы не был полностью рандомизирован.
Обновление 2020: эти проблемы были исправлены в розыгрыше 2020 года. Чтобы увидеть анализ: https://medium.com/@yangsong_81413/princetons-2020-room-draw-is-fair-ff2a7231fd45
В частности, они утверждали, что
- Было «сходство между порядком отбора при жеребьевке старших классов 2018 и 2019 гг.».
- Около 220 студентов, которых это..
Об Agile, Trello и «сухости» идей
Задолго до того, как я начал работать над собственным технологическим стартапом, создающим продукт для прогнозной аналитики, я работал полный рабочий день в кафе, барах и ресторанах. Сцена технологических стартапов и гостеприимство далеко друг от друга. Но самый последний переход, который я совершил, от стартапа до контрактной роли в области науки о данных, выявил еще более потрясающие контрасты. И рестораны, и корпорации любят работать в действительно «чистой» среде. Но в..
Какой алгоритм машинного обучения будет продолжать использоваться в 2118 году?
Итак, какие ответы приходили вам в голову? Случайный лес, SVM, K означает, Knn или даже Deep Learning и его варианты?
Теперь некоторые из вас могут посмеяться и сказать, как, черт возьми, вы можете предсказывать так далеко вперед, предсказывать вещи на 100 лет вперед - это безумие.
Что заставляет вас сказать, что регрессия продолжит использоваться в 2118 году?
Ответ - эффект Линди . Да, эвристика, которую я использую, чтобы предсказать это, - это эффект Линди.
Хорошо,..
Предсказание исхода игр НБА с помощью машинного обучения
Как мы использовали (и вы тоже можете) машинное обучение, чтобы лучше понять роль статистики в спорте.
Принимая решение о заключительном проекте для нашего класса по аналитике больших данных, мои партнеры Джек Рознер, Джексон Джоффе и я стремились объединить интерес к спорту с принципами, которые изучались в течение семестра. После нескольких дней обсуждения мы остановились на проекте, цель которого - предсказать исход игр НБА. При реализации нашей цели мы сочли полезным разбить проект на..
Объясняемый ИИ (xAI)
В современных подходах входные данные и информация о классе могут быть обучены с высокой производительностью и протестированы с новыми входными данными. Однако эта модель зависит от размера набора данных, качества набора данных, набора гиперпараметров, используемых в моделях глубокого обучения, функций активации и алгоритмов оптимизации.
Уровни в глубокой сети позволяют машине распознавать то, что мы предоставляем. Нижние уровни предоставляют информацию о более общем аспекте ввода...
Обратное распространение шаг за шагом
Прелесть алгоритмов машинного обучения в том, что они могут настраиваться во время обучения в соответствии с заданной стратегией оптимизации. Вообще говоря, стратегии оптимизации направлены на минимизацию ошибки, обусловленной разницей между реальной целью и результатом алгоритма. Для каждой итерации обучения алгоритм будет вычислять эту ошибку и повторно откалибровать свой параметр, чтобы на следующей итерации ошибка была уменьшена.
Нейронные сети, типичные алгоритмы, используемые в..
Как создать угловой датчик с помощью JavaScript
Угловой датчик, также известный как круговой датчик, представляет собой тип диаграммы с радиальной шкалой. Такие визуализации могут красиво отображать значение в пределах диапазона и широко используются в различных информационных панелях.
Недавние хорошие новости о вакцинах кажутся нам музыкой. Итак, я подумал, почему бы не взять некоторые интересные музыкальные данные для визуализации в этом уроке! 63-я ежегодная церемония вручения премии «Грэмми» состоится в марте 2021 года, и..
