Преобразование Фурье
Суть преобразования Фурье в том, чтобы разложить функцию на простые составляющие. Коэффициенты в новой функции интерпретируются как гармонические колебания с разными частотами.
Но как используется такое преобразование в нейронных сетях? Ответ на этот вопрос ищи в посте💡
Суть преобразования Фурье в том, чтобы разложить функцию на простые составляющие. Коэффициенты в новой функции интерпретируются как гармонические колебания с разными частотами.
Но как используется такое преобразование в нейронных сетях? Ответ на этот вопрос ищи в посте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏26👍8
Какие есть способы обработки недостающих данных? Какие методы вы рекомендуете?
Есть несколько способов обработки отсутствующих данных:
• Удалить строки с отсутствующими данными
• Удалить столбцы с отсутствующими данными (отказаться от части признаков)
• Заменить их на среднее / медиану
• Заменить константой (например, нулем)
• Попытаться предсказать недостающие значения
• Использовать алгоритм, который работает с пропущенными значениями. Например, Random forest
Наилучшим методом является удаление строк с отсутствующими данными, поскольку это гарантирует, что смещение или отклонение не будет добавлено или удалено, и в конечном итоге приведет к созданию надежной и точной модели. Однако это можно рекомендовать только в том случае, если есть достаточно данных и процент пропущенных значений невелик.
#вопросы_с_собеседования
• Удалить строки с отсутствующими данными
• Удалить столбцы с отсутствующими данными (отказаться от части признаков)
• Заменить их на среднее / медиану
• Заменить константой (например, нулем)
• Попытаться предсказать недостающие значения
• Использовать алгоритм, который работает с пропущенными значениями. Например, Random forest
Наилучшим методом является удаление строк с отсутствующими данными, поскольку это гарантирует, что смещение или отклонение не будет добавлено или удалено, и в конечном итоге приведет к созданию надежной и точной модели. Однако это можно рекомендовать только в том случае, если есть достаточно данных и процент пропущенных значений невелик.
#вопросы_с_собеседования
👍31🔥7🕊3🐳1🙈1
Mean Shift Clustering 🌸
Средний сдвиг - это алгоритм обучения без учителя, который в основном используется для кластеризации. Он широко используется в реальном анализе данных (например, сегментация изображений), потому что он непараметрический и не требует какой-либо предопределенной формы кластеров в пространстве.
Проще говоря, "средний сдвиг" равно "переход на среднее" итеративным образом. В алгоритме каждая точка данных шаг за шагом переходит к «региональному среднему», а местоположение конечного пункта назначения каждой точки представляет собой кластер, к которому она принадлежит.
В этом посте кратко расскажем о том, как понять этот алгоритм, а также как его использовать на Python🐍
Средний сдвиг - это алгоритм обучения без учителя, который в основном используется для кластеризации. Он широко используется в реальном анализе данных (например, сегментация изображений), потому что он непараметрический и не требует какой-либо предопределенной формы кластеров в пространстве.
Проще говоря, "средний сдвиг" равно "переход на среднее" итеративным образом. В алгоритме каждая точка данных шаг за шагом переходит к «региональному среднему», а местоположение конечного пункта назначения каждой точки представляет собой кластер, к которому она принадлежит.
В этом посте кратко расскажем о том, как понять этот алгоритм, а также как его использовать на Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12💯11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
pov: ты забыл защититься от sql-инъекций
❤21👍8
Какие могут возникнуть проблемы при создании ИИ?💻
Популярность искусственного интеллекта и машинного обучения растет с удивительной скоростью, в следствие чего растет и потребность защищать систему ИИ от вредоносного ПО.
В подборке расскажем о самых популярных внешних угрозах при работе с ИИ🔐
Популярность искусственного интеллекта и машинного обучения растет с удивительной скоростью, в следствие чего растет и потребность защищать систему ИИ от вредоносного ПО.
В подборке расскажем о самых популярных внешних угрозах при работе с ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🍌12👍4
В статье расскажем о результатах опроса среди профессиональных разработчиков и потенциальных работодателей
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16🫡5🎉4🗿2