โลโก้เซเฟอร์เน็ต

ความฉลาดทางข้อมูลเชิงกำเนิด

Tag: ดาต้าเฟรม

30 เคล็ดลับและเทคนิคแพนด้าด่วนสำหรับมือใหม่

ข้อมูลขนาดใหญ่
บทนำ การอ่านบทความนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่ต้องการเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล Python โดยใช้ Pandas ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่...

ข่าวยอดนิยม

ปรับใช้โมเดลการแยกเสียงของผู้พูด Hugging Face (PyAnnote) บน Amazon SageMaker เป็นจุดสิ้นสุดแบบอะซิงโครนัส | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
การแยกเสียงของผู้พูดเป็นกระบวนการสำคัญในการวิเคราะห์เสียง โดยจะแบ่งไฟล์เสียงตามเอกลักษณ์ของผู้พูด โพสต์นี้เจาะลึกเกี่ยวกับการบูรณาการ PyAnnote ของ Hugging Face...

ปรับเค้าโครงข้อมูลให้เหมาะสมโดยการจัดเก็บกับ Amazon Athena และ AWS Glue เพื่อเร่งการสืบค้นดาวน์สตรีม | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

ข้อมูลขนาดใหญ่
ในยุคของข้อมูล องค์กรต่างๆ หันมาใช้ Data Lake เพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลมากขึ้น ทะเลสาบข้อมูล...

7 Python Libraries ที่วิศวกรข้อมูลทุกคนควรรู้ – KDnuggets

ข้อมูลขนาดใหญ่
รูปภาพโดยผู้เขียน ในฐานะวิศวกรข้อมูล รายการเครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่คุณคาดหวังให้รู้มักจะเป็นเรื่องที่น่ากังวล แต่ที่...

เรียกใช้ปริมาณงานเชิงโต้ตอบบน Amazon EMR Serverless จาก Amazon EMR Studio | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

ข้อมูลขนาดใหญ่
ตั้งแต่รีลีส 6.14 เป็นต้นไป Amazon EMR Studio รองรับการวิเคราะห์เชิงโต้ตอบบน Amazon EMR Serverless ตอนนี้คุณสามารถใช้แอปพลิเคชัน EMR Serverless เป็นตัวประมวลผล...

สำรวจข้อมูลได้อย่างง่ายดาย: ใช้ SQL และ Text-to-SQL ในสมุดบันทึก Amazon SageMaker Studio JupyterLab | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

AI
Amazon SageMaker Studio มอบโซลูชันที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล Machine Learning (ML) แบบโต้ตอบได้ ในกระบวนการ...

การใช้ Pandas AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล – KDnuggets

ข้อมูลขนาดใหญ่
คุณมีความเชี่ยวชาญในด้านข้อมูลโดยใช้ Python หรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้น ฉันพนันได้เลยว่าพวกคุณส่วนใหญ่ใช้ Pandas เพื่อจัดการข้อมูล หากคุณไม่ทราบ...

คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์

ข้อมูลขนาดใหญ่
บทนำ ในบทความนี้ เราจะสำรวจว่าการทดสอบสมมติฐานคืออะไร โดยเน้นไปที่การกำหนดสมมติฐานว่างและสมมติฐานทางเลือก การตั้งค่าการทดสอบสมมติฐาน และ...

Mistral 7B-V0.2: การปรับแต่ง LLM โอเพ่นซอร์สใหม่ของ Mistral พร้อม Hugging Face – KDnuggets

ข้อมูลขนาดใหญ่
ภาพโดยผู้แต่ง Mistral AI หนึ่งในบริษัทวิจัย AI ชั้นนำของโลก ได้เปิดตัวโมเดลพื้นฐานสำหรับ Mistral 7B v0.2 เมื่อเร็วๆ นี้ โอเพ่นซอร์สนี้...

ขณะนี้ Amazon DataZone ทำงานร่วมกับ AWS Glue Data Quality และโซลูชันคุณภาพข้อมูลภายนอก | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

ข้อมูลขนาดใหญ่
วันนี้ เรามีความยินดีที่จะแจ้งให้ทราบว่าขณะนี้ Amazon DataZone สามารถนำเสนอข้อมูลคุณภาพข้อมูลสำหรับสินทรัพย์ข้อมูลได้แล้ว ข้อมูลนี้ให้อำนาจแก่ผู้ใช้ปลายทาง...

การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวและสองทาง (ANOVA)

ข้อมูลขนาดใหญ่
บทนำ เทคนิคทางสถิติที่เชื่อถือได้ในการกำหนดนัยสำคัญคือการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยตัวอย่างมากกว่าสองค่า แม้ว่าการกระจายตัวแบบที...

คำแนะนำในการปรับแต่ง Gemini อย่างละเอียดสำหรับการมาสก์ข้อมูล PII

ข้อมูลขนาดใหญ่
บทนำ ด้วยการถือกำเนิดของ Large Language Models (LLM) โมเดลเหล่านี้ได้แทรกซึมการใช้งานมากมาย โดยแทนที่โมเดลหม้อแปลงขนาดเล็ก เช่น BERT หรือ Rule Based Models ใน...

เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุด 7 อันดับสำหรับเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูล – KDnuggets

AI
ภาพจาก DALLE-3 เห็นได้ชัดว่าผู้ที่นำ AI มาใช้อย่างรวดเร็วจะเป็นผู้นำ ในขณะที่ผู้ที่ต่อต้านการเปลี่ยนแปลงจะ...
123...15หน้า 1 15 ของ

ข่าวกรองล่าสุด

จุด_img
จุด_img

ลิขสิทธิ์ @ 2024 Plato Technologies Inc.