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태그: 2022년 XNUMX월 튜토리얼, 개요

머신 러닝을 위한 효과적인 테스트

빅 데이터
ML 프로젝트가 얼마나 불확실한지를 감안할 때 이는 프로젝트가 성숙해짐에 따라 채택할 수 있는 점진적 전략입니다. 여기에는 이러한 테스트가 실제로 어떻게 보이는지에 대한 명확한 아이디어를 제공하는 테스트 예제가 포함되어 있으며 전체 프로젝트 구현은 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 포스트를 마치면 더 강력한 ML 파이프라인을 개발할 수 있습니다.

톱 뉴스

Python에서 Iterables와 Iterators에 대한 이해

빅 데이터
종종 서로 혼동되지만 Iterable과 Iterator는 별개의 두 개념입니다. 이 기사에서는 둘의 차이점과 사용 방법에 대해 설명합니다.

데이터 정리 시작하기

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양질의 데이터를 얻기 위해서는 반드시 거쳐야 하는 과정이 있습니다. 그 과정이 데이터 정리입니다. 이 프로세스의 다양한 단계에 대해 자세히 알아보세요.

TensorFlow for Computer Vision – 손쉬운 전이 학습

빅 데이터
이 기사에서는 매우 간단한 접근 방식으로 검증 세트에서 90% 이상의 정확도를 얻을 수 있는 방법을 살펴봅니다. 또한 훈련 데이터의 양을 20배로 줄이면 유효성 검사 정확도가 어떻게 되는지 알 수 있습니다. 스포일러 경고 - 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

최고의 Python 과정: 분석 요약

빅 데이터
"10 최고의 Python 코스는 무엇입니까?"라고 묻는 경우 데이터는 무엇을 나타냅니다. 최고의 플랫폼에서 거의 모든 과정을 수집하면 3000개 이상의 오퍼링과 함께 선택할 수 있는 것이 많다는 것을 알 수 있습니다. 이 기사에서는 내 분석을 요약하고 상위 XNUMX개 과정을 제시합니다.

데이터 과학자가 LightGBM을 사용해야 하는 3가지 이유

빅 데이터
데이터 과학자가 혜택을 누릴 수 있는 많은 훌륭한 부스팅 Python 라이브러리가 있습니다. 이 기사에서 저자는 LightGBM의 이점과 이것이 데이터 과학 작업에 어떻게 적용되는지에 대해 설명합니다.

LIME으로 NLP 모델 설명하기

빅 데이터
텍스트 데이터에 대해 수행된 예측을 설명하기 위해 LIME이 최종 출력에 도달하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 이 기사에서 나는 LIME의 구성 요소를 계몽함으로써 그 개념을 공유했습니다.

데이터 과학자를 위한 고임금 부업

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프리랜서, 계약, 카피라이팅, 직업 상담 및 컨설팅을 통해 수입을 늘리는 독특한 방법에 대해 알아보십시오.

수백만 개의 행이 있는 DataFrame을 몇 초 만에 처리하는 방법

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TLDR; 클라우드의 새로운 Python 데이터 처리 엔진으로 처리하십시오.

데이터 과학 웹 너겟 정리, 14월 XNUMX일: Kaggle 데이터 세트 및 Python 디버깅

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웹에서 수집한 첫 번째 주간 데이터 과학 너겟에서 Kaggle 데이터 세트, Python 디버깅 도구, 데이터 과학자가 하는 일, YOLO 개요, 2차원 PyTorch 텐서 및 비밀에 대한 선별된 기사 목록을 확인하세요. 기계 학습 배포의.

Google Colab에서 Redis 실행

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오픈 소스 Redis는 머신 러닝에서 점점 더 많이 사용되고 있지만 Colab에서 실행하는 것은 로컬 머신이나 Docker에서 실행하는 것과 다릅니다. 수행 방법에 대한 2단계 자습서를 읽으십시오.

이미지 인식 및 자연어 처리를 위한 전이 학습

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Transfer Learning에 대한 이 시리즈의 두 번째 기사를 읽고 이를 이미지 인식 및 자연어 처리에 적용하는 방법을 배우십시오.

데이터 과학 인터뷰를 위해 알아야 할 상위 XNUMX가지 SQL 창 함수

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데이터 과학자를 위한 중요한 개념에 중점을 둡니다.
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