Публикации по теме 'data'
Почему науке о данных нужно изменить точку зрения
Данные - это новое масло. Data Scientist - самая сексуальная работа 21 века. А причудливые концепции в этой области, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, являются модными модными словами, которые привлекают к себе внимание. Мы принимаем решения (и даже делаем выводы), используя наш прошлый опыт (также известный как данные) с незапамятных времен, тогда почему внезапно наука о данных стала предметом разговора десятилетия? Это похоже на ту девушку с подтяжками в старшей..
ИИ и машинное обучение
Не проходит и дня, чтобы мы не слышали об ИИ, машинном обучении, алгоритмах и будущем человека и машины. Это все о данных и стимулировании роста экономики данных - тема Подписного мероприятия Outsell , проведенного совместно с JEGI 4–5 октября в красивом отеле Boston Harbour. Мы услышим от ведущих развивающихся компаний, использующих данные и аналитику, выбранных из более чем 250 выбранных из наших аналитиков, членов OLC, и оцененных по строгим критериям. Затем мы сразу перейдем к..
Каждое место, где я получил данные для проектов в области науки о данных, оценено
Где взять данные для ваших проектов или стартапов в области науки о данных
В отличие от разработки программного обеспечения, наука о данных требует данных как предварительного условия для чего-либо.
На ежедневных рабочих местах в области науки о данных это часто предусмотрено.
Но для сторонних проектов или стартапов на ранних стадиях это не так.
Возникает вопрос: «Где я могу получить данные?»
Для себя я собрал источники, которые использовал для получения данных за более чем 3..
Создание пользовательского интерфейса Python для сравнения данных
Как быстро дать возможность вашей нетехнической команде сравнить данные
Уделите достаточно времени аналитической или ИТ-функции, и сразу станет очевидно, что работа с данными просто необходима. Сбор данных, работа с данными и, конечно же, сравнение данных. Проблема со всеми этими данными в настоящее время, как правило, заключается в их огромном количестве.
Если люди не обладают достаточными техническими знаниями, чтобы знать, как использовать Python, R или тому подобное, они будут..
Обоснованное сомнение: войдите в рейтинг 35 лучших MNIST по количественной оценке алеаторической неопределенности
Авторы: Баян Брюсс, Джейсон Виттенбах и Джеймс Монтгомери, Capital One
Поскольку приложения машинного обучения становятся повсеместными в разных отраслях и обществе, повышенное внимание к неопределенности и ошибкам в базовых моделях будет только и дальше выходить на первый план. Например, многие исследователи машинного обучения считают, что недавние громкие ошибки в системах компьютерного зрения (например, аварии автономных транспортных средств) можно было бы смягчить, если бы модели..
Как я стал стажером по машинному обучению
В этом посте рассказывается, как я сменил карьеру и мой путь встать на ноги . Я изучал машиностроение в университете, затем начал карьеру в сфере продаж. Точнее, технические продажи, где я продавал всевозможные технические курсы, конференции и бесплатные встречи.
Я хотел узнать больше о данных и устойчивости. За время работы в продажах я самоучился на питоне и прошел двухдневный курс по глубокому обучению. Каждую неделю я разговаривал с кем-то новым о совете по смене карьеры или о..
Давайте приступим к делу: сравнение "большой пятерки" европейских футбольных лиг
В футболе между игроками, тренерами и аналитиками давно ведутся споры о том, как лиги сравниваются физически и какая лига является самой «напряженной».
Бразильский нападающий «Вест Хэм Юнайтед» Фелипе Андерсон так прокомментировал переход из итальянской лиги в английскую премьер-лигу: « Разница невероятная. Это большая разница. В первых 10 играх я чувствовал, что не могу играть больше 70 минут из-за напряженности ».
С точки зрения тренеров, нынешний тренер Ювентуса и бывший тренер..
