Skrobanie sieci za pomocą Scrapy i MongoDB

Scrapy to solidna platforma do skrobania sieci w języku Python, która może asynchronicznie zarządzać żądaniami, podążać za linkami i analizować zawartość witryny. Do przechowywania zeskrobanych danych

Czytaj więcej →

5 bezpłatnych zestawów danych, które pomogą Ci już dziś rozpocząć projekty uczenia maszynowego

W Internecie dostępnych jest wiele bezpłatnych zbiorów danych, które pomogą Ci ćwiczyć i uczyć się. Te zbiory danych umożliwiają wypróbowanie różnych technik uczenia maszynowego i doskonalenie umiejętności. Te zbiory da

Czytaj więcej →

Od funkcji do wydajności: tworzenie solidnych modeli predykcyjnych

Inżynieria funkcji i szkolenie modeli stanowią podstawę przekształcania surowych danych w siłę predykcyjną, łącząc wstępną eksplorację i końcowe spostrzeżenia. W tym przewodniku omówiono techniki identyfikowania ważnych zmiennych, tworzenia nowych funkcji i wybierania odpowiednich algorytmów. Omówimy także podstawowe techniki przetwarzania wstępnego, takie jak obsługa brakujących danych i kodowanie zmiennych kategorycznych. Podejścia te mają zastosowani

Czytaj więcej →

Zrozumienie RAG Część II: Jak działa klasyczny RAG

W pierwszym poście z tej serii przedstawiliśmy generowanie rozszerzone wyszukiwania (RAG), wyjaśniając, że konieczne stało się rozszerzenie możliwości konwencjonalnych modeli dużego języka (LLM). Krótko przedstawiamy również kluczo

Czytaj więcej →

Interpretowanie i przekazywanie wyników analizy danych

Jako badacze danych często inwestujemy dużo czasu i wysiłku w przygotowanie danych, rozwój modeli i optymalizację. Jednak prawdziwa wartość naszej pracy pojawia się, gdy potrafimy skutecznie zinterpretować nasze ustalenia i przekazać je zainteresowanym stronom. Proces ten obejmuje nie tylko zrozumienie technicznych aspektów naszych modeli, ale także przełożenie złożonych analiz na jasne, wywierające wpływ narracje.

Czytaj więcej →

7 sekretów Scikit-Learn, o których prawdopodobnie nie miałeś pojęcia

Jako badacze danych z umiejętnościami programowania w Pythonie często używamy Scikit-Learn. Jest to pakiet uczenia maszynowego, którego zwykle uczą się początkowo nowi użytkownicy i można z niego korzystać aż do momentu rozpoczęcia produkcji. Jednak większość t

Czytaj więcej →

Praktyczny przewodnik po wdrażaniu modeli uczenia maszynowego

Jako analityk danych prawdopodobnie wiesz, jak budować modele uczenia maszynowego. Ale dopiero po wdrożeniu modelu otrzymasz przydatne rozwiązanie do uczenia maszynowego. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o wdrażaniu modeli uczenia maszynowego, ten przewodnik jest dla Ciebie.

Czytaj więcej →

5 bezpłatnych książek na temat widzenia komputerowego

Widzenie komputerowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI), która bada, w jaki sposób maszyny mogą interpretować i rozumieć informacje wizualne, takie jak obrazy i filmy. Większość współczesnych modeli widzenia komputerowego opiera się na architekturach głębokiego

Czytaj więcej →

Zrozumienie RAG III: odzyskiwanie i zmiana rankingu fuzji

Sprawdź poprzednie artykuły z tej serii:

  • Zrozumienie RAG, część I: Dlaczego jest potrzebne

  • Zrozumienie RAG, część II: Jak działa klasyczny RAG

Po wcześniejszym omówieniu, czym jest RAG, dlaczego ma to znaczenie w kontekście modeli dużego j

Czytaj więcej →

Bezpłatne narzędzie do przygotowywania rozmów kwalifikacyjnych oparte na sztucznej inteligencji firmy 365 Data Science

W ramach przełomowego posunięcia mającego na celu poprawę perspektyw zawodowych entuzjastów danych i sztucznej inteligencji firma 365 Data Science zaprezentowała InterviewAce, innowacyjne narzędzie do przygotowywania rozmów kwalifikacyjnych oparte na sztucznej inteligencji.

Ta najnowocześniejsza platforma została zaprojektowana, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki aspirujący specjaliści ds. danych przygotowują się do rozmów kwalifikacyjnych, oferując unikalne połączenie technologii i s

Czytaj więcej →