Публикации по теме 'data-science'
Интерпретируемый ИИ с SHAP
Аргументы в пользу интерпретируемого ИИ
Мы живем в эпоху ИИ. Это повсюду вокруг нас, и средства массовой информации не позволяют нам забывать о влиянии, которое они продолжают оказывать на мир, каким мы его знаем. Из-за растущей популярности ИИ и его приложений все больше и больше людей осознают роль, которую машинное обучение играет в повседневной жизни — от систем рекомендаций до прогнозов и генеративного ИИ.
Учитывая повышенную чувствительность населения в целом ко всему, что..
ИИ может помочь штатам Индии привлечь крупный бизнес для создания в Индии
Правительства индийских штатов осознали неожиданную возможность и предлагают различные сердечные бизнес-планы организациям, покидающим Китай, чтобы обосноваться в Индии. Центральное правительство Индии поддержало операцию и выделило пакет финансовой помощи в размере 20 трлн индийских рупий, который на сегодняшний день является одним из крупнейших в мире пакетов модернизации экономики.
Читать полную статью на Linkedin:..
9 статей по глубокому обучению, которые вы должны знать - Часть 1
AlexNet - статья, которая изменила методы глубокого обучения
LSVRC a.k.a. Large Scale Visual Recognition Challenge - это соревнование, в котором исследовательские группы оценивают свои алгоритмы на огромном наборе данных помеченных изображений (ImageNet) и соревнуются за достижение более высокой точности при выполнении нескольких задач визуального распознавания.
Этот конкурс проводится с 2010 года и проводится ежегодно. AlexNet - это название сверточной нейронной сети,..
Проекты Data Science для портфолио
Наука о данных — это быстрорастущая область с растущим спросом на профессионалов с нужными навыками и знаниями. Создание сильного портфолио проектов — это один из способов продемонстрировать свой опыт и выделиться среди других соискателей. В этой статье мы рассмотрим 5 лучших портфолио проектов для науки о данных, а также их исходный код и ссылки.
Прогнозирование сердечных заболеваний с помощью машинного обучения Этот проект включает в себя прогнозирование наличия сердечных..
Состояние рекомендательных систем в 2023 г., часть 1 (машинное обучение)
Могут ли несколько строк кода изменить общество? Помимо проверки фактов и модерации: как рекомендательные системы отравляют сайты социальных сетей (arXiv)
Автор: Давид Шавалариас , Поль Бушо , Мазияр Панахи .
Аннотация: Поскольку за последние несколько лет наблюдается рост враждебности и поляризации в Интернете, нам необходимо выйти за рамки рефлекса проверки фактов или похвалы за лучшую модерацию на сайтах социальных сетей (SNS) и исследовать их влияние на социальные структуры и..
От запоминания к обобщению: как бороться с переоснащением
Переобучение — повсеместная проблема для специалистов по данным, создающих модели машинного обучения. Это происходит, когда модель чрезмерно оптимизирована для обучающих данных и, таким образом, неадекватно работает с новыми, невидимыми данными. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии, которые специалисты по данным могут использовать для борьбы с переоснащением и повышения производительности своих моделей машинного обучения.
Прежде всего, что такое переобучение? Переобучение..
4 концепции Python, которые могут запутать новичков
Виртуальные среды, интерполяция строк, ленивое вычисление и понимание
Выучить новый язык программирования непросто, особенно если у вас нет опыта программирования. Однако изучение Python, возможно, проще, чем изучение нескольких других языков, поскольку оно поддерживает подход обучения REPL (Read-Eval-Print-Loop) для начинающих. Проще говоря, чтобы изучить Python, мы можем просто использовать командную консоль. Вы пишете свой код Python (например, print(“Hello, World!”) ), а консоль..
