Публикации по теме 'data'
Подключение к Fabric Lakehouses & Warehouses из кода Python — Сэм Дебрюйн
Для подключения к Fabric мы будем использовать драйвер Microsoft ODBC. Этот драйвер доступен для Windows, Linux и macOS. Нажмите на свою операционную систему, чтобы загрузить и установить драйвер:
Окна Линукс macOS (использует Homebrew)
Далее нам понадобится пакет Python для подключения с помощью ODBC и пакет Python для аутентификации в Azure Active Directory. Мы можем установить их так:
pip install pyodbc azure-identity
Аутентификация
Затем мы должны решить, как вы..
🎉 Ближайшее мероприятие — Еда и напитки — Знакомьтесь с dataroots! — от dataroots
- Что: Познакомьтесь с нашей командой dataroots! — Где: Tiensevest 132, Левен — Кто: все, кто увлечен данными и искусственным интеллектом
Прогресс в технологии защиты от спуфинга, часть 1 (искусственный интеллект)
SAMO: одноклассное многоцентровое обучение Speaker Attractor для защиты от спуфинга голоса (arXiv)
Автор: Сивэнь Дин , Ю Чжан , Чжияо Дуань .
Аннотация . Системы голосовой защиты от спуфинга являются важнейшим вспомогательным средством для систем автоматической проверки говорящего (ASV). Серьезную проблему вызывают невидимые атаки, усиленные передовыми технологиями синтеза речи. Наше предыдущее исследование одноклассового обучения улучшило способность к обобщению невидимых..
Наука о данных в здравоохранении: электронные медицинские карты
Наука о данных может оказать спасительное (и экономящее средства) воздействие в здравоохранении. США тратят почти 12 000 долларов на человека в год на здравоохранение и однако занимают последнее место среди сопоставимых стран по показателю доступности и качества здравоохранения (по данным Фонда семьи Кайзер). Одним из источников данных, обычно используемых в Healthcare Data Science, является электронная медицинская карта (EMR). В этой статье я хочу рассмотреть общие элементы данных..
Эволюция идей вокруг марковских процессов принятия решений, часть 1 (расширенная статистика)
Политика LP-обновления для слабосвязанных марковских процессов принятия решений (arXiv)
Автор: Николя Гаст , Бруно Гауджал , Чен Ян
Аннотация: В этой работе мы предлагаем новую политику, называемую политикой LP-обновления, для слабосвязанных марковских процессов принятия решений с конечным горизонтом. Последние можно рассматривать как бандиты с несколькими ограничениями и несколькими действиями, и они обобщают классические задачи о беспокойных бандитах (которые представляют..
Обзор машинного обучения — Часть 2: все о регрессии
Сценарист: Лука Брклячич
Оглавление
Введение Регрессия а. Линейная регрессия Расширения регрессии а. Множественная регрессия б. Логистическая регрессия Примеры Python а. Линейная регрессия б. Множественная регрессия c. Логистическая регрессия
Введение
Добро пожаловать во вторую часть нашего обзора машинного обучения (часть 1 можно найти здесь )! В этом посте мы углубимся в механизмы машинного обучения, глубоко погрузившись в регрессию...
3 совета по работе для аналитиков данных
Простые шаги для лучшей аналитики
Вы прошли все курсы, необходимые для того, чтобы стать аналитиком данных. SQL? Проверять. Питон? Проверять. Вы недавно стали аналитиком данных или являетесь начинающим аналитиком.
Без сомнения, ваши технические навыки помогут вам в этой роли, но как вы можете стать еще более сильным аналитиком?
Год назад я получил диплом инженера-химика и получил должность аналитика данных в технологической компании. Я не знал, чего ожидать от своей первой роли..
Новые материалы
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов!
GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение:
Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших..