Статьи

Rust для чайников, идиотов, новичков и всех остальных! — Часть 0: Введение и настройка
Введение Rust — замечательный, относительно новый язык системного программирования, который за последние несколько лет снискал большую любовь. У Rust так много преимуществ, в том числе отличная документация (умение пользоваться документацией — второй по важности навык разработчика, сразу после знания того, как искать в Google), тщательный компилятор, который выявляет ваши глупые ошибки, и множество встроенных инструментов, облегчающих ваше программирование. опыт намного более гладкий...
Тайм-менеджмент имеет решающее значение.
Приветствую вас, коллеги-энтузиасты Python и специалисты по обработке данных! 🐍 Здесь Гейб А., и сегодня я углубляюсь в тему, которая может показаться такой же захватывающей, как наблюдение за высыханием краски, но столь же важной, как утренний кофе: управление временем. Да, вы меня правильно поняли. Если вы чем-то похожи на меня, то в вашем списке дел, вероятно, больше дел, чем звезд на небе. Итак, пристегнитесь и приготовьтесь услышать реальные разговоры о том, почему..
Классический SVM против квантового SVM
Эй, народ! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир машин опорных векторов (SVM) и исследуем, как классическая и квантовая версии противоречат друг другу, когда дело доходит до задач классификации. Будьте готовы к дикой поездке! 🚀 Хорошо, давайте начнем с краткого обзора SVM на случай, если вы не знакомы с этой концепцией. SVM — это мощный алгоритм, используемый как для задач регрессии, так и для задач классификации. Он известен своей способностью обрабатывать многомерные данные и..
Лучшие практики разработки признаков
Разработка функций является краеугольным камнем в области машинного обучения, превращая необработанные данные в осмысленные идеи, которые могут показать разницу между посредственной моделью и исключительно эффективной. 1. Осознайте проблему и изучите данные Путешествие без направления редко приводит к успеху. Прежде чем углубляться в манипулирование данными или написание кода, необходимо определить цель и проблемы. Приобретение знаний в предметной области является ценным активом;..
Три причины, по которым вам не стоит становиться полноценным специалистом по данным (и три причины, по которым вам следует)
Я хочу стать специалистом по данным полного стека. Это мечта. Кто такой full-stack специалист по данным? Специалисты по данным полного стека участвуют во всех аспектах жизненного цикла науки о данных. Поскольку они участвуют в каждом этапе процесса и проектирования того, что они создают, специалисты по данным полного стека владеют проектом и обеспечивают высокоэффективные и относительно быстрые результаты. Может быть, вы тоже хотите стать полноценным специалистом по данным. Но..
Одиссея квантовых вычислений: квантовая эволюция Python
В постоянно расширяющейся вселенной технологий квантовые вычисления представляют собой границу беспрецедентного потенциала. Отправляясь в эту квантовую одиссею, мы исследуем, как Python, один из самых популярных языков программирования, развивается, охватывая квантовую сферу. Давайте совершим путешествие по захватывающему миру квантовых вычислений и роли Python в формировании его будущего. Квантовые вычисления: новый рубеж Квантовые вычисления — это не просто эволюция классических..
5 архитектур нейронных сетей, которые необходимо знать для компьютерного зрения
В этой статье я перечисляю 5 лучших архитектур нейронных сетей для компьютерного зрения в произвольном порядке. Сверточные нейронные сети История Идея сверток была впервые представлена ​​ Кунихико Фукусима в этой статье . Неокогнитрон представил 2 типа слоев, сверточные слои и слои с пониженной дискретизацией. Следующим ключевым достижением стал Ян ЛеКун и др. когда они использовали обратное распространение, чтобы узнать коэффициенты сверточного ядра из изображений. Это..
Машинное обучение для новичков
Руководство по началу работы с машинным обучением Этот пост изначально был опубликован на blog.anyline.io В настоящее время наблюдается огромный рост интереса к машинному обучению и глубокому обучению. Можно сказать, что к настоящему времени эти технологии стали почти мейнстримом. Термин «машинное обучение» (ML) был впервые определен в 1959 году как «способность учиться без явного программирования». По сути, это означает, что машина может учиться на прошлом опыте и..
Сокращение массива JavaScript
Разбиваем на итерацию Array.prototype.reduce JavaScript может оказаться сложной функцией для понимания! Когда вы просматриваете документацию по MDN , вы сразу видите функцию-редуктор, которая принимает аккумулятор и currentValue и суммирует их. Примерно как на изображении ниже: На секунду отбросим хитрую терминологию. Когда следует использовать сокращение? Используйте сокращение, если у вас есть массив элементов, которые вы хотите объединить в одно значение или объект ...
Обнаружение дорог с использованием моделей сегментации и библиотек альбументаций на Керасе
В этой статье я покажу, как написать собственный генератор данных и как использовать альбументации в качестве библиотеки дополнений. Наряду с библиотекой segmentation_models, которая предоставляет десятки предварительно обученных голов для Unet и других unet-подобных архитектур. Полный код можно найти на Github . Ссылка на набор данных . Посетите мой блог о машинном и глубоком обучении https://diyago.github.io/ Теория Задача семантической сегментации изображения - пометить..
Преобразование коллекций в Swift
Эта статья перемещена на swiftbysundell.com/posts/transforming-collections-in-swift . Подробнее о том, почему эта статья была удалена с Medium .
Ранние уроки JavaScript: комментируйте как профессионал
Ранние уроки JavaScript: комментируйте как профессионал Мои статьи предназначены для тех людей, которые только начинают свой путь веб-разработчика, я сам младший веб-разработчик, мне 42 года, помните, что вы никогда не будете слишком стары, чтобы научиться программировать. Я хочу поделиться с вами вещами, которые я узнал на этом пути, и хотел бы, чтобы кто-то научил меня в самом начале моего пути. Комментарии! Я знаю, о чем вы думаете, что нужно знать о комментариях. Конечно, все,..
Работа с неравенством Дженсена в информационной геометрии, часть 5 (машинное обучение)
Об операторном неравенстве Йенсена для выпуклых функций (arXiv) Автор: М. Шах Хоссейни , Х. Р. Моради , Б. Мусави Аннотация: Данная статья в основном посвящена изучению операторного неравенства Йенсена. Точнее, доказано новое обобщение неравенства Йенсена и его обратная версия для выпуклых (не обязательно операторно выпуклых) функций. Обсуждаются также несколько частных случаев. 2. Операторное неравенство Йенсена для операторных суперквадратичных функций (arXiv) Автор: М...
Классификация изображений с нуля
Реализация Python В последние годы мы наблюдаем огромные успехи в области компьютерного зрения, применение которого охватывает многие отрасли. Сверточные нейронные сети (CNN) стали известны как выдающийся метод классификации изображений, о чем свидетельствует его успех в крупномасштабном конкурсе визуального распознавания ImageNet, а в некоторых узких случаях, как сообщается, даже превзошли человеческие возможности. Хотя в этом посте мы рассмотрим аналогичную проблему, мы подойдем к..
[error] Невозможно сохранить () один и тот же документ несколько раз параллельно
ошибка при сохранении запроса массива полезных данных когда я обнаружил проблему с параллельным процессом ввода данных. Я ищу решение этой проблемы и как с этим справиться. это простой код, который может решить эту проблему. Если есть что поправить, буду очень признателен.
Примечания по чувствительности, специфичности, точности, отзыву и баллу F1.
Обычно читают отчеты о крови, которые показывают положительные и отрицательные результаты для определенных тестов состояния здоровья. Скажем, в отчете говорится, что у них отрицательный результат на денге. Что вообще означает отрицательный результат теста? Означает ли это, что у вас лихорадка денге или нет? Вполне нормально иметь такое замешательство, если мы не уверены, для чего нужен тест. Если медицинский тест проводится для проверки наличия лихорадки денге, и если ваш результат..
Путь к тому, чтобы стать хорошим инженером, часть 2
Начало инженерного дела было в Часть 1 . Ранее я объяснил, как пришел к ответу и почему я выбрал ИИ. Моя цель в этом блоге — предоставить студентам дорожную карту к успеху. Я делюсь своим опытом «От худшего к лучшему», чтобы студенты не разочаровались в своих мечтах в области науки о данных, искусственного интеллекта или любой другой области. Есть трюк с 8 мантрами, чтобы добиться успеха в любых Фейлдах, не только в ИИ. Приобретать Наблюдать Собирать Фильтр список Понимать..
6 проверенных способов зарабатывать 10 000 долларов в месяц с помощью искусственного интеллекта: от разработчика до…
Готовы ли вы воспользоваться невероятной силой искусственного интеллекта (ИИ) и разбогатеть? Если вы хотите получить значительный доход с помощью ИИ, вам повезло — есть множество способов заработать на этой революционной технологии. Вот шесть способов зарабатывать 10 000 долларов в месяц с помощью ИИ: Станьте разработчиком: спрос на квалифицированных разработчиков ИИ находится на рекордно высоком уровне, а те, у кого есть соответствующий опыт, могут получать зарплату, которая..
Мой первый проект Python: текстовое приключение (TADV)
О, боже, я буду неуклюжим беспорядком, даже пытаясь это сделать. Скажу сразу: я пишу это, потому что меня попросили написать это как часть проекта на Codecademy. Я, вероятно, мог бы пропустить это, и никто не был бы мудрее, но тогда я бы не смог правильно выполнить инструкции. И все это для того, чтобы я мог избежать публичных выступлений на платформе, где мой голос, по статистике, будет потерян за громкостью других авторов, говорящих лучше. О, затрудняюсь . Так что тут ничего не..
Графическое машинное обучение @ ICML 2022
Что нового в GraphML? Графическое машинное обучение @ ICML 2022 Последние достижения и горячие тенденции, выпуск за июль 2022 г. Международная конференция по машинному обучению (ICML) — одна из ведущих площадок, где исследователи публикуют свои лучшие работы. ICML 2022 был забит сотнями статей и многочисленными мастер-классами , посвященными графам. Делимся обзором самых горячих направлений исследований 🔥 в Graph ML. Этот пост написали Michael Galkin (Мила) и Zhaocheng..