Публикации по теме 'hands-on-tutorials'
Первые шаги в машинном обучении с Apache Spark
Основные понятия и темы пакета Spark MLlib
Введение
Apache Spark — один из основных инструментов обработки и анализа данных в контексте BigData. Это очень полная (и сложная) структура обработки данных с функциями, которые можно условно разделить на четыре группы: SparkSQL и DataFrames, универсальные потребности в обработке данных; Spark Structured Streaming, используемый для обработки потоков данных; Spark MLlib для машинного обучения и обработки данных и GraphX, API для обработки..
Откройте для себя возможности аудиоданных: расширенная транскрипция и диаризация с помощью Whisper, WhisperX и…
Упрощение анализа звука с помощью передовых технологий распознавания речи и атрибуции говорящего
Введение
В нашем быстро меняющемся мире мы генерируем огромное количество аудиоданных. Вспомните свой любимый подкаст или конференц-связь на работе. Данные уже богаты в своей необработанной форме; мы, как люди, можем это понять. Тем не менее, мы могли бы пойти дальше и, например, преобразовать его в письменный формат для последующего поиска.
Для лучшего понимания поставленной задачи..
Как определить пользовательский слой, функцию активации и функцию потерь в TensorFlow
Как определить пользовательский слой, функцию активации и функцию потерь в TensorFlow
Пошаговое объяснение и примеры с полным кодом
У меня есть несколько руководств по Tensorflow, где всегда использовались встроенные функции потерь и слои. Но Tensorflow намного динамичнее этого. Это позволяет нам писать собственные пользовательские функции потерь и создавать собственные пользовательские слои. Итак, есть много способов создавать высокоэффективные модели в Tensorflow.
Лучший способ..
Визуализация траектории движения автобусов в Денвере
Практические руководства
Визуализация траектории движения автобусов в Денвере
Использование Python и Unfolded для визуализации потоков данных шины RTD в реальном времени
Региональный транспортный округ, более известный как RTD, - это региональное агентство, предоставляющее услуги общественного транспорта в Денвере. RTD имеет платформу открытых данных, которая публикует:
Данные расписания , включая полное расписание и конфигурацию маршрута Данные в реальном времени для..
Как использовать глубокое обучение для данных временных рядов
Практические руководства
Как использовать глубокое обучение для данных временных рядов
Понимание того, какие варианты доступны для глубокого обучения для временных рядов
Данные временных рядов часто помещают в отдельный класс, связанный с машинным обучением и наукой о данных. Однако из-за меняющихся со временем распределений и последовательного тестирования этой областью науки о данных может быть сложно управлять.
В этой статье будут рассмотрены три различные модели глубокого..