Работа с недостающими данными является важнейшим этапом процесса подготовки данных.

Поскольку в реальном мире редко можно ожидать 100%-ной полноты данных, крайне редко мы получаем 100% точные данные без шумов, пропущенных значений и т.д.

Например: Некоторые пользователи заполняют формы обратной связи и часто, обнаружив поле с 1%-ным процентом согласия, пропускают его и отправляют, в результате чего в базе данных остаются недостающие данные.

Откройте для себя пакеты и инструменты, которые сыграли ключевую роль в моем путешествии по программированию в качестве инженера машинного обучения. Они не только повышают эффективность, но и предлагают инновационные решения, изменяя способ решения проблем с помощью Python.

Этот выпуск посвящен пакетам машинного обучения. К каждому пакету прилагается краткое описание, его основные преимущества и пример использования, иллюстрирующий дизайн кода. Там, где это уместно, я также предоставлю альтернативные или дополнительные пакеты, давая вам целостное представление о доступных инструментах.

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.

Он играет решающую роль в современных приложениях, начиная от языкового перевода и анализа настроений и заканчивая чат-ботами и поисковыми системами.

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.

Он играет решающую роль в современных приложениях, начиная от языкового перевода и анализа настроений и заканчивая чат-ботами и поисковыми системами.

Методы NPL позволяют разработчикам извлекать ценную информацию из огромных объемов текстовых данных, что делает его мощным инструментом для анализа данных и принятия решений.

Вчера мы смогли подключить наших ChatGPT ботов к Интернету. Эта функция все еще является экспериментальной, и она не всегда работает, но сегодня мы смогли устранить 90% ошибок, связанных с этим.

В этой статье я расскажу о некоторых наиболее важных вещах, которые мы сделали для достижения этой цели, и поделюсь своими выводами с остальным миром. Надеюсь, это будет полезно для других, пытающихся добиться того же.

Пожалуй, единственное, что в машинном обучении важнее, чем само машинное обучение, — это предварительная обработка данных 

Это потому, что до машинного обучения было определено:

Информация в реальном мире приносит с собой тонну шума

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет моделям учиться на данных, выявляя закономерности в существующих наборах данных и используя их для прогнозирования невидимых или неизвестных данных.

Обобщение модели — важная черта, которая должна присутствовать в моделях машинного обучения, обученных и развернутых в рабочей среде. Это означает, что обучение модели должно привести к правильному подбору набора данных, предотвращая переоснащение или недообучение.

Как реализовать машинное обучение в вашем веб-приложении с помощью TensorFlow.js

Машинное обучение (ML) больше не является возвышенной, недосягаемой концепцией. С такими библиотеками, как TensorFlow.js, разработчики теперь могут включать ML в свои веб-приложения. Например, вы могли бы создать систему, которая рекомендует рекламу в социальных сетях на основе просмотров и поисковых запросов пользователя.

Все, что вам нужно знать, чтобы освоить наиболее часто используемые структуры данных в Python

Если вы начали изучать Python, хотите ли вы стать инженером-программистом или специалистом по данным, вам абсолютно необходимо освоить структуры данных.

Использование деревьев решений в Python для получения информации о решении A переехать в Лас-Вегас.

Совсем недавно владелец бейсбольной команды Oakland Athletics Джон Фишер объявил, что команда приобрела около 50 акров земли в Лас-Вегасе, штат Невада.[1] Это ставит под угрозу будущее последней оставшейся профессиональной спортивной команды Окленда. За последние 5 лет в Окленде «Голден Стэйт Уорриорз» (НБА) и «Лас-Вегас Рейдерс» (НФЛ) отправились на более новые, более блестящие стадионы в других городах (хотя «Голден Стэйт» только что пересек мост через залив в Сан-Франциско). Хотя процесс принятия решений во фронт-офисе Oakland A остается для меня загадкой, наука о данных и анализ решений в тандеме могут многое рассказать о мотивах Джона Фишера переехать в Лас-Вегас.