Общий
От младшего специалиста по данным/машинному обучению до специалиста по данным/инженера по машинному обучению
От младшего специалиста по данным/машинному обучению до Full-stack специалиста по данным/инженера по машинному обучению Нынешние взгляды в области науки о данных значительно изменились по сравнению с тем, что было три или даже два года назад. Кривая обучения никогда не должна заканчиваться. Таким образом, чтобы преуспеть, нужно развить правильный набор навыков, чтобы соответствовать текущим ожиданиям отрасли. «Приспособляемость […]
ПодробнееЗнакомство с AutoML: лучшие доступные инструменты [Что вам нужно знать]
Жизненный цикл машинного обучения — это набор процессов, которые включают сбор данных, очистку данных, разработку функций, выбор функций, построение модели, настройку гиперпараметров, проверку и развертывание модели. Хотя сбор данных может принимать различные формы, такие как ручные опросы, ввод данных, анализ веб-страниц или данные, полученные в ходе эксперимента, очистка данных — это то, […]
ПодробнееДемистификация матрицы путаницы в машинном обучении [удивительно]
Машинное обучение — это общий термин, под которым оно аккумулирует обработку данных, извлекая из них содержательную информацию и моделируя данные. После завершения моделирования данных необходимо измерить модель для оценки ее производительности и других отраслевых параметров, и одной из наиболее распространенных метрик является матрица путаницы. Что это […]
ПодробнееРешение базового математического уравнения с использованием RNN [с примером кода]
Решение математических уравнений с использованием рекуррентных нейронных сетей — отличный способ начать изучение его концепций. Если вы хотите узнать больше, эта статья будет полезна.
ПодробнееБазовая архитектура CNN: объяснение 5 уровней сверточной нейронной сети
Знаете ли вы, что с помощью CNN можно классифицировать или анализировать изображения с помощью нескольких строк кода? Ознакомьтесь с этой статьей, в которой объясняется архитектура сверточной нейронной сети, объясняющая ее 5 уровней.
ПодробнееПередача обучения в глубоком обучении [Полное руководство]
Трансферное обучение — один из наиболее важных методов, используемых для развития машинного обучения. Нажмите здесь, чтобы прочитать это подробное руководство по трансферному обучению.
ПодробнееРасширение набора данных: создание искусственных данных [простое объяснение]
Введение При разработке любого алгоритма машинного обучения всегда необходимо поддерживать компромисс между оптимизацией и обобщением. Эти слова могут показаться слишком сложными для новичков, но знание разницы между ними на раннем этапе их пути к освоению машинного обучения определенно поможет им понять, как работает их модель […]
ПодробнееИнтуиция за анализом настроений: как провести анализ настроений с нуля?
Анализ настроений — одно из основных применений машинного обучения. В этой статье объясняется, как проводить анализ настроений с самого начала.
ПодробнееРост цифрового маркетинга в Индии: как использовать цифровой маркетинг для вашего бизнеса?
Хотите знать, как развивать свой бизнес с помощью цифрового маркетинга? Тогда прочитайте эту статью, которая поможет вам узнать все об использовании цифрового маркетинга для расширения вашего бизнеса.
Подробнее7 лучших курсов и сертификатов по кибербезопасности [для работающих специалистов]
Если вы в курсе технологических достижений, вы знаете о важности кибербезопасности. Нажмите здесь, если вы хотите стать инженером по кибербезопасности.
Подробнее