Публикации по теме 'data'
Разработка дизайна системы
Проектирование системы включает в себя рассмотрение различных компонентов и технологий, обеспечивающих эффективную обработку данных, анализ и совместную работу. Вот общий обзор дизайна системы для специалистов по данным:
1. Хранение данных и управление ими: — выберите масштабируемую и распределенную систему хранения, такую как Apache Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Cassandra, или облачные решения для хранения данных (например, Amazon S3). , Google Cloud Storage). —..
MySQL против PostgreSQL против SQLite: всестороннее сравнение
Выбор правильной системы управления реляционными базами данных (СУБД) является ключевым решением для любого проекта или приложения. База данных будет влиять на производительность приложения, его масштабируемость и общую целостность данных. В мире реляционных баз данных с открытым исходным кодом неизменно выделяются три имени: MySQL, PostgreSQL и SQLite. Каждый из них предлагает уникальные функции и преимущества, что делает их подходящими для разных сценариев. В этой статье..
Как ведут себя бесконечномерные геометрические фигуры, часть 2 (дифференциальная геометрия)
О бесконечномерных скрытых симметриях. I. Бесконечномерная геометрия qR-конформных симметрий ( arXiv )
Автор : Денис Владимирович Юрьев
Аннотация: эта статья открывает серию статей, дополняющих серию (hep-th/9405050,q-alg/9610026,q-alg/9611003,q-alg/9611019,funct-an/9611003 ), что также кроется в линиях общей идеологии, изложенных в обзоре (mp_arc/96–477). Основная цель деятельности, которая берет свое начало и мотивацию, предположительно, в прикладных исследованиях автора..
Как сделать хороший набор данных для очистки
Очистка набора данных включает в себя несколько шагов, чтобы гарантировать, что данные являются точными, непротиворечивыми и не содержат ошибок или несоответствий. Конкретные шаги по очистке набора данных могут различаться в зависимости от характера данных и предполагаемого анализа. Тем не менее, вот несколько общих рекомендаций по очистке набора данных:
1. **Определите и обработайте отсутствующие значения:** Изучите набор данных на предмет отсутствующих значений в любых столбцах или..
Исследовательские работы, основанные на разработках в области настройки гиперпараметров
Иерархическая совместная настройка гиперпараметров ( arXiv )
Автор: Ахмад Эсмаили , Захра Горрати , Эрик Мэтсон
Аннотация . Настройка гиперпараметров является одним из наиболее важных этапов создания решений для машинного обучения. В этой статье показано, как можно использовать многоагентные системы для разработки распределенного метода определения почти оптимальных значений для любого произвольного набора гиперпараметров в модели машинного обучения. Предлагаемый метод..
Обнимание наборов данных лиц: краткое введение в легкий доступ к данным и исследование
В прошлом посте я писал про Обнимание лица моделей. Иногда вам не хватает наборов данных. Итак, в этом кратком руководстве я подробно расскажу, как использовать наборы данных Hugging face.
Hugging Face Datasets — это мощная библиотека, которая упрощает доступ к данным, их исследование и предварительную обработку для задач машинного обучения. С наборами данных Hugging Face вы можете легко загружать и манипулировать широким спектром наборов данных, что делает его незаменимым..
Как работает алгоритмическое мышление, часть 2 (искусственный интеллект)
Тест алгоритмического мышления CLRS (arXiv)
Автор: Петар Величкович , Адриа Пучдоменек Бадия , Дэвид Бадден , Разван Паскану , Андреа Банино , Миша Дашевский , Райя Хадселл , Чарльз Бланделл
Аннотация . Изучение представлений алгоритмов — это новая область машинного обучения, стремящаяся связать концепции нейронных сетей с классическими алгоритмами. В нескольких важных работах исследовалось, могут ли нейронные сети эффективно рассуждать подобно алгоритмам, обычно..
