Μακάρι κάθε επιστήμονας δεδομένων να είχε διαδραστικούς εξερευνητές δεδομένων σαν αυτόν

Αυτό το διαδραστικό εργαλείο οπτικοποίησης που εξερευνά τις προβολές UMAP του συνόλου δεδομένων MNIST είναι εκπληκτικό

Η πλήρης κατανόηση των δεδομένων αποτελεί κορυφαία προτεραιότητα για κάθε επιστήμονα δεδομένων. Ένα σημαντικό μέρος αυτής της διαδικασίας είναι η γραφική παράσταση και η οπτικοποίηση των δεδομένων. Ωστόσο, τα δεδομένα είναι…

παρόμοια υλικά:

Νέα υλικά

Έργο Fullstack Generator URL με React18, ASP.NET Core WebAPI (.NET 7) και TypeScript

Αυτό το άρθρο πρόκειται να παρουσιάσει το πρόσφατο βίντεο μου στο YouTube: Εισαγωγή Σε αυτό το βίντεο, θα δημιουργήσουμε ένα έργο Fullstack URL Generator χρησιμοποιώντας React18,..

Ο πιγκουίνος μαγεύει

Ουάου! Τι καταπληκτικό τριήμερο ήταν αυτό. Τι ευλογία που ήταν, δεν θα ήταν κανείς πιο ευγνώμων από το να είσαι μέλος του πιγκουίνου της ομάδας μας. Εδώ είναι το συναρπαστικό μέρος :Καταρχήν μας..

Super Easy Prettier + Eslint + Ενσωμάτωση VSCode

Super Easy Prettier + Eslint + Ενσωμάτωση VSCode Prettier + Eslint + Vscode + React όλα σε ένα πακέτο 📦 Εγκατάσταση όλων των εξαρτήσεων $ yarn add --dev eslint eslint-config-airbnb..

Πώς να προσεγγίσετε την εξαγωγή δομημένων δεδομένων από εικόνες

Έχω κάνει πολλή επεξεργασία εικόνας τον τελευταίο καιρό, με στόχο την εξαγωγή των δομημένων δεδομένων που είναι ορατά μέσα σε μια εικόνα. Ενώ έχω ακόμα φρέσκο μυαλό για αρχάριους και πολλά..

The Perpetual Student: Γιατί ένας Μηχανικός Λογισμικού μαθαίνει πάντα

Στον ταχέως εξελισσόμενο κόσμο της τεχνολογίας, οι μηχανικοί λογισμικού μαθαίνουν συνεχώς. Ο τομέας της ανάπτυξης λογισμικού είναι δυναμικός, με τα εργαλεία, τις γλώσσες, τα πλαίσια και τις..

Καθαρισμός δεδομένων, Επιλογή χαρακτηριστικών, Μοντελοποίηση και Ερμηνευσιμότητα

Ο καθαρισμός δεδομένων, η επιλογή χαρακτηριστικών, η μοντελοποίηση και η ερμηνευτικότητα είναι κρίσιμα βήματα για την ανάπτυξη ενός επιτυχημένου μοντέλου μηχανικής εκμάθησης. Τα ακριβή και..

Code Smell 210 - Dynamic Properties

Η τεμπελιά και η μαγεία φέρνουν ελαττώματα TL;DR: Να είστε ξεκάθαροι με τα χαρακτηριστικά σας Προβλήματα Ευανάγνωστο Ορισμός πεδίου εφαρμογής Απαρατήρητα τυπογραφικά λάθη..

Ετικέτες

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Web Development Python Software Development Coding Deep Learning React AI Software Engineering Nodejs Front End Development Data Typescript Computer Science Tutorial Tech Algorithms Java NLP ChatGPT Golang Javascript Tips HTML Data Visualization Development Programming Languages Angular Code Swift Python Programming Startup Javascript Development Data Engineering Engineering Kotlin