Публикации по теме 'data-science'
Почему [ ] быстрее, чем list() в python?
Какой из них вы предпочитаете создавать списки в Python? Вы будете удивлены, узнав, что они не работают точно так же.
Прежде всего, мы сравним производительность создания списка с использованием скобок напрямую и с использованием конструктора list().
Давайте сравним время создания пустого списка. Мы используем волшебную команду %timeit , она выполняет оператор настройки один раз, а затем возвращает время, необходимое для выполнения основного оператора несколько раз, измеряемое в..
Новые функции массива SQL для Snowflake
Как Snowflake предлагает новые параметры при работе с полуструктурированными данными
Так как я давно ничего не сообщал о Snowflake, то сейчас есть интересные новости о возможностях SQL, если вы работаете с массивами, то есть помимо структурированных данных еще и с полуструктурированными данными.
Введение в объекты в питоне
Python — это объектно-ориентированный язык, поэтому понимание объектов и связанных с ними концепций является обязательным для каждого начинающего программиста.
Идентификаторы, объекты и операторы присваивания:
Температура=96,5
Это оператор присваивания, где Temperature — это идентификатор, также известный как имя, а справа от знака = находится объект класса float со значением 96.5 . Объект также известен как экземпляр класса. Идентификаторы в Python чувствительны к..
Примеры использования машинного обучения в сфере здравоохранения
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в широком смысле определяемая как способность машины имитировать разумное поведение человека. Системы искусственного интеллекта используются для выполнения сложных задач таким же образом, как люди решают проблемы.
ИИ направлен на создание компьютерных моделей, демонстрирующих «разумное поведение», как у людей. Это означает, что машины могут распознавать визуальную сцену, понимать текст,..
Классификация макияжа с использованием глубокого обучения:
Задача:
В этом проекте мы будем классифицировать, является ли фотография гримёром или без гримёра.
Предварительная обработка -
Во-первых, импортируйте все необходимые библиотеки -
Загрузите данные и разархивируйте их, чтобы получить доступ к изображениям и этикеткам из вашей записной книжки.
Перечислите все имена папок в вашем наборе данных и проверьте количество классификаций, которые нужно сделать.
Выход:
{'makeup': 0, 'no_makeup': 1}
Чтобы лучше понять наш..
Поведение клиентов: анализ оттока
Урок 5 вашего руководства, чтобы начать работу с миром науки о данных, анализируя продажи и поведение клиентов
В прошлом уроке мы приложили усилия, чтобы классифицировать наших клиентов по различным сегментам с учетом информации, связанной с денежной стоимостью, частотой и давностью продаж клиентов.
Классификация клиентов RFM Урок 4 ai.plainenglish.io
В этом новом мы попытаемся определить, каковы модели клиентов, которые просто..
Программируемые ученые данных, беспилотные Mercedes, модные роботы и многое другое в The Programmable…
Наша миссия в MFG Labs — помочь брендам и организациям «охватить программируемый мир», мир, в котором алгоритмы и машины постепенно улучшают ручную работу во многих областях благодаря прогрессу в области искусственного интеллекта. Мы, специалисты по данным, находимся в центре этой революции. Но можно ли автоматизировать нашу собственную работу?
На этой неделе третья статья из нашей серии о машинном обучении Учимся учиться, или появление ученых с дополненной информацией предлагает..
