Публикации по теме 'data'
Автоматизируйте поиск в Google с помощью Python
Автоматизация с Python
Введение
Следующий проект является частью серии под названием Автоматизация с помощью Python . В этой серии вы найдете изящные приемы для автоматизации повседневных задач. Этот код использует библиотеки Python BeautifulSoup и Google для поиска в Интернете релевантных ссылок по определенной теме.
Насколько вы уверены, что ваша организация максимально использует потенциал своих данных?
Насколько вы уверены, что ваша организация максимально использует потенциал своих данных?
Зрелость данных – это не просто модное словечко; это важнейший показатель умения организации эффективно собирать, управлять и использовать данные. Те, кто находится в зените зрелости данных, не просто хранят или анализируют данные — они преобразуют их в стратегические решения, повышают операционную эффективность и снижают риски. Модели зрелости данных служат не только диагностическим..
Как работает регрессия Пуассона, часть 2 (расширенное машинное обучение)
Эффективная апостериорная выборка для байесовской регрессии Пуассона (arXiv)
Автор: Лаура Д’Анджело , Антонио Канале
Аннотация : логарифмически-линейные модели Пуассона повсеместно используются во многих приложениях и являются одним из самых популярных подходов к параметрической регрессии подсчета. Однако в байесовском контексте не существует достаточных специальных вычислительных инструментов для эффективной выборки из апостериорного распределения параметров, и обычно..
УЛУЧШЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В МАГАЗИНЕ ДЛЯ FAVORITA
Favorita, крупный продуктовый ритейлер из Эквадора, управляет сотнями супермаркетов, на полках которых имеется несколько продуктов. На основе этого набора данных я строю несколько моделей, которые более точно прогнозируют объем продаж тысяч товаров, продаваемых в разных магазинах Favorita.
ВВЕДЕНИЕ
Способность точно прогнозировать продажи и управлять запасами играет решающую роль в эффективности розничной торговли компании. Прогнозирование потребностей в продажах и товарных запасах..
Лучшие проекты машинного обучения с кодом Python
Машинное обучение набирает огромный спрос в индустрии программного обеспечения, и это касается не только рекрутеров. На предстоящих сессиях размещения многие первокурсники начали ориентироваться на машинное обучение или отрасль науки о данных по трем основным причинам: 1. Более высокий пакет 2. Умная работа 3. Стабильность в будущем.
Но главная проблема в том, что компании, занимающиеся машинным обучением, попадают в шорт-лист резюме, заключается в том, что они ищут проекты в области..
Оценки местоположения в статистике: типы, важность, расчет и ограничения
Узнайте, как анализировать и интерпретировать наборы данных со средним значением, медианой и модой, а также принимать обоснованные решения с помощью оценок местоположения
Введение в оценки местоположения в статистике
4 структуры данных, которые должен знать каждый разработчик
Обзор структур данных, которые должен знать каждый разработчик
Инженеру-программисту важно хотя бы быть знакомым с различными типами структур данных. В мире существует гораздо больше, чем просто массивы и списки, и, зная другие структуры данных, вы можете обеспечить необходимую гибкость в своих проектах.
Множество
Массивы должны быть первой структурой данных, которую изучает любой разработчик, независимо от того, какой язык он использует. Вопрос в том, что такое массив? Массив..
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..