Intelligence artificielle

Démantèlement des réseaux de neurones pour comprendre le fonctionnement interne avec les mathématiques et Pytorch La mise en œuvre de la différenciation softmax nous oblige à parcourir la liste des neurones et à se différencier par rapport à chaque neurone. Par conséquent, deux boucles sont impliquées. Gardez à l’esprit que le but de ces implémentations…

Prédiction et analyse complètes du taux de désabonnement – Mandy Gu Nous allons former notre modèle de désabonnement au cours de la Ensemble de données Telco-Client-Churn pour prédire la probabilité que les clients quittent la fictive entreprise de télécommunications Telco. Cet ensemble de données synthétique a été mis en place par IBM et comprend une…

Utilitaires de ligne de commande alimentés par Rust pour augmenter votre productivité dust Sous Linux, le du La commande estime l’utilisation de l’espace fichier. dust et dutree sont alimentés par la rouille du alternatives. Il est difficile à utiliser du commande pour moi. Par exemple avec du, répertoriant les fichiers et les dossiers et totalisant…

Modélisation de sujets dans Power BI à l’aide de PyCaret Tableau de bord NLP dans Power BI Dans notre dernier article, nous avons montré comment implémenter l’analyse de clustering dans Power BI en l’intégrant à PyCaret, permettant ainsi aux analystes et aux scientifiques de données d’ajouter une couche de machine learning à leurs rapports et…

11 conseils pour vous de mon parcours de science des données Conseils pour réussir votre transition vers la science des données. Je l’ai fait! Après environ 2,5 ans, j’ai obtenu un changement de carrière dans le domaine de la science des données. Si vous prévoyez de changer votre carrière en science des données et craignez…

Un guide complet pour gérer les exceptions en Python Je veux un système sécurisé, il est donc logique que je raise CommonPasswordException(f »password: {password} is too common »). (Vous ne savez pas ce que cela signifie? Consultez cet article). C’est une bonne exception – la signification de l’exception est claire, j’ai fourni des informations adéquates et elle…

Prévision du cours des actions avec PyTorch – Rodolfo Saldanha La prévision de séries chronologiques est un domaine fascinant du Machine Learning qui nécessite de l’attention et peut être très rentable s’il est associé à d’autres sujets complexes tels que la prévision du cours des actions. La prévision de séries chronologiques est l’application d’un modèle…

Recherches de requête de graphique (partie 3) Écriture de requêtes GSQL à l’aide de TigerGragh Cloud Modélisation des données de publication dans un graphique Que sont les requêtes graphiques Écriture de requêtes graphiques Conclusion Il s’agit de la partie 3 d’une série explorant l’extraction et la modélisation de données. Si vous avez suivi la série…

Codons le réseau neuronal convolutif en NumPy simple Mystères des réseaux de neurones nous vivre à une époque fascinante, où le Deep Learning [DL] est continuellement appliqué dans de nouveaux domaines de notre vie et révolutionne très souvent des industries autrement stagnantes. Parallèlement, les frameworks open source tels que Keras et PyTorch uniformiser les règles…

Une méthode simple pour calculer les moyennes d’intensité circulaire en images Dans la science expérimentale des matériaux, nous recevons souvent des images telles que celle ci-dessous, appelée motif de diffraction des rayons X. Dans ce cas, la symétrie de l’échantillon mesuré fait que les images ont des anneaux d’intensité constante, dit Bagues Debye-Scherrer. Pour nous,…