Публикации по теме 'data-science'
Изменить форму и форму Numpy
Numpy Reshape позволяет вам изменить один элемент массива измерений на любой элемент массива измерений, и это не влияет на исходные элементы массива. (Примечание: длина массива должна совпадать при преобразовании элементов массива)
Numpy Shape укажет правильное формирование массива элементов
Изменить форму
Основное правило для общего значения изменения формы должно соответствовать значениям изменения формы arange (10) == изменить форму (2,5) [2 * 5 = 10] Если этот массив в..
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от того, какую технику вы можете использовать, мы пытаемся достичь следующих целей:
Внутри кластера точки должны быть похожи друг на друга. Между двумя кластерами нужно иметь несходство.
В зависимости от того, как мы определяем эти сходства и различия , существует ряд методов, которые можно..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва , Дамминда Алахакун , Денис Клейко .
Аннотация: В этой статье, вдохновленной недавними инновациями в области нейроморфного оборудования, основанного на биологии, представлен новый алгоритм машинного обучения без присмотра под названием Hyperseed, основанный на принципах векторных символьных..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово расстояние или дивергенция Кульбака-Лейблера, могут оказаться недостаточными при работе с распределениями, которые имеют разные опоры или значительное перекрытие. Введите расстояние Вассерштейна, мощный инструмент, который завоевал популярность благодаря своей способности фиксировать нюансы различий между..
карьера кибербезопасности в Индии
Роли в кибербезопасности
В области кибербезопасности доступно множество ролей, от начального уровня до продвинутых должностей. Некоторые из ролей включают в себя:
1 . Аналитик безопасности. Аналитики безопасности отвечают за мониторинг, выявление и расследование угроз безопасности и уязвимостей. Они работают над предотвращением нарушений безопасности и разрабатывают протоколы и процедуры безопасности.
2 . Консультант по кибербезопасности: Консультанты по кибербезопасности несут..
MSDS Day in the Life: Bootcamp Edition
Хотите знать, как выглядит программа MSDS в обычный день? Продолжайте читать, чтобы узнать больше о том, на что похож студенческий учебный лагерь!
В USF М.С. в программе Data Science (MSDS) буткемп — это то, что мы называем первыми пятью неделями программы. Он состоит из классов, охватывающих программирование на Python, статистику и вероятность, исследовательский анализ данных (EDA) и визуализацию данных, а также линейную алгебру. Эти курсы предназначены для того, чтобы все учащиеся..
Состояние моделей распространения текста в изображение, часть 2 (машинное обучение)
Токены дискриминационного класса для моделей распространения текста в изображение (arXiv)
Автор: Назмул Карим , Нилутпол Чоудхури Митхун , Абхинав Раджванши , Хан-панг Чиу , Супун Самарасекера , Назанин Рахнавард .
Аннотация: Превосходные генеративные возможности моделей диффузии текста в изображение предполагают, что они изучают информативные представления текстовых данных изображения. Однако то, какие знания захватывают их представления, до конца не изучено, и они не были..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..