Публикации по теме 'towards-data-science'


Создайте инфографику с помощью Matplotlib
Создайте инфографику с помощью Matplotlib Температурные режимы австралийских городов в 2019 году Из моих предыдущих сообщений об иерархической структуре matplotlib построения графиков и множестве способов создания экземпляров axes мы видим, что эти функции предоставляют matplotlib большой потенциал для создания очень сложных и настраиваемых визуализаций. Чтобы продемонстрировать это, а также улучшить свое понимание matplotlib , на этой неделе я решил создать инфографику..
Классификатор пород собак с использованием сверточных нейронных сетей
Вы тоже хотите определить породу любой собаки всего за 5 секунд? Вступление Вы знаете породу собаки на картинке выше? Если нет, то ничего страшного, потому что я тоже не знаю. Что ж, мы встречаем много разных пород собак, гуляя по улице, и второе, что мы хотим узнать, - это его порода (интересно, что первое ?! Его имя!). Зачем тогда тратить время, и давайте воспользуемся одним из самых популярных методов машинного обучения, а именно сверточной нейронной сетью (CNN), чтобы..
Насколько хорошо обучение с самоконтролем работает в реальном мире?
Предварительное обучение модели на случайных интернет-изображениях вместо ImageNet Если вы читали недавние публикации о предварительном обучении с самоконтролем, вы могли заметить, что все новые методы и приемы в основном оценивались на ImageNet. Набор данных ImageNet очень разнообразен, велик и содержит огромное количество классов. Он был создан специально для оценки производительности моделей обработки изображений, поэтому он, несомненно, хорошо подходит для этой задачи. Однако..
Комплексный обзор «Введения в MLOps» О’Рейли
Мир машинного обучения быстро развивается, и интеграция моделей машинного обучения в производственные системы уже не роскошь, а необходимость. Откройте для себя MLOps — практику, сочетающую машинное обучение с принципами DevOps для оптимизации разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения. В этой статье мы познакомим вас с книгой О’Рейли «Введение в MLOps», глава за главой, раскрывая тонкости применения машинного обучения в реальных сценариях. Глава 1: Почему сейчас..
Apache Spark для науки о данных — Как установить и начать работу с PySpark
Установите PySpark локально и загрузите свой первый набор данных — требуется всего 5 минут В мире больших данных необходимо знать, как эффективно обрабатывать огромные наборы данных. Вот тут-то и появляется Apache Spark. Это платформа обработки данных, используемая для выполнения задач обработки данных в огромных наборах данных. Spark также позволяет распределять задачи обработки данных между несколькими компьютерами. Spark написан на Scala, но вам не нужно знать Scala, чтобы..
Безопасное развертывание моделей машинного обучения без прав администратора
Делитесь своими идеями на месте с помощью Poetry and Dash Превратите идеи в действия Поздравляю! Проект машинного обучения, который вы возглавляли на работе, завершен. Вы потратили месяцы на обсуждение бизнес-проблем с заинтересованными сторонами, преобразование бизнес-вопросов в вопросы данных, сбор и изучение данных, очистку указанных данных, когда вы увидели, что это был за беспорядок, выбор подходящей метрики , а также построение и настройку модели машинного обучения. это дает..
10 шагов для успешной настройки вашего проекта Python
Как добавить тесты, CI, покрытие кода и многое другое В этом руководстве мы рассмотрим добавление тестов и интеграций для ускорения разработки и повышения качества и согласованности кода. Если у вас нет базового рабочего пакета Python, ознакомьтесь с моим руководством по его созданию, а затем встретитесь здесь. Создайте свой первый проект Python с открытым исходным кодом Пошаговое руководство к рабочему пакету в сторонуdatascience.com..