Makine öğrenimi projelerinin ne kadar belirsiz olduğu düşünüldüğünde, bu, projeniz olgunlaştıkça benimseyebileceğiniz aşamalı bir stratejidir; bu testlerin pratikte nasıl göründüğüne dair net bir fikir sağlamak için test örnekleri içerir ve GitHub'da eksiksiz bir proje uygulaması mevcuttur. Gönderinin sonunda, daha sağlam ML ardışık düzenleri geliştirebileceksiniz.
Genellikle birbirleriyle karıştırılsa da, Yinelenebilirler ve Yineleyiciler iki farklı kavramdır. Bu makale, ikisi arasındaki farkı ve nasıl kullanıldığını açıklayacaktır.
Kaliteli verilere ulaşmak için gerçekleşmesi gereken bir süreç var. Bu işlem veri temizliğidir. Bu sürecin çeşitli aşamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Bu makalede, oldukça basit bir yaklaşımla doğrulama setinde %90'ın üzerinde doğruluğu nasıl elde edebileceğinizi görün. Antrenman verilerinin miktarını 20 kat azaltırsak doğrulama doğruluğuna ne olduğunu da göreceksiniz. Spoiler uyarısı - değişmeden kalacaktır.
"En İyi 10 Python Kursu Nedir?" diye sorarsak, veriler neyi ortaya çıkarır? Neredeyse tüm kursları en iyi platformlardan toplamak, 3000'den fazla teklifle aralarından seçim yapabileceğiniz çok şey olduğunu gösteriyor. Bu makale analizimi özetlemekte ve ilk üç dersi sunmaktadır.
Veri bilimcilerin faydalarından yararlanabilecekleri birçok harika, destekleyici Python kitaplığı vardır. Bu makalede yazar, LightGBM avantajlarını ve bunların veri bilimi işinize nasıl özel olduğunu tartışıyor.
Metin verileri için yapılan bir tahmini açıklamak için LIME'nin nihai çıktılarına nasıl ulaştığını bilmek önemlidir. Bu yazımda LIME bileşenlerini aydınlatarak o kavramı paylaştım.
Serbest çalışma, sözleşme yapma, metin yazarlığı, kariyer danışmanlığı ve danışmanlık yoluyla gelirinizi artırmanın bazı alışılmadık yolları hakkında bilgi edinin.
Web'deki ilk haftalık veri bilimi külçeleri derlememizde, Kaggle veri kümeleri, Python hata ayıklama araçları, veri bilimcilerinin ne yaptığı, YOLO'ya genel bakış, 2 boyutlu PyTorch tensörleri ve sırlar hakkında derlenmiş makalelerin listesine göz atın. makine öğrenimi dağıtımı.
Açık kaynak Redis, Machine Learning'de giderek daha fazla kullanılmaktadır, ancak onu Colab'da çalıştırmak, yerel makinenizde veya Docker'da çalıştırmaktan farklıdır. Nasıl yapılacağına ilişkin 2 adımlı eğitim için okumaya devam edin.
