О машинном обучении, массивах Big Data и анализе данных
Коллаборативная фильтрация (Collaborative filtering) — это один из наиболее распространенных подходов к построению рекомендательных систем. Она основывается на анализе истории действий пользователей и попытке выявить схожесть их предпочтений.
При работе с графическими данными важно правильно выбрать графический формат, который будет использоваться для хранения и отображения изображения. В настоящее время существует множество различных графических форматов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.
Что такое условия финансовой безопасности? Объясним по-простому: это такой уклад его жизнедеятельности и такое поведение человека, которые позволяют нивелировать риски финансовых потерь.
С чего рекомендуем начать действовать, чтобы завоевать уровня показатели финансовой безопасности? Вот свод рекомендаций, необходимых для достижения нормального качества жизни. Continue reading «Финансовая подушка безопасности»
Обработка потоков данных (Stream Processing) — это метод обработки непрерывных потоков данных в режиме реального времени. Он позволяет обрабатывать потоки данных в режиме онлайн и мгновенно реагировать на изменения в данных. Сравним этот метод с более традиционным способом обработки данных, который используется для обработки данных в пакетном режиме.
Continue reading «Обработка потоков данных (Stream Processing)»
Неструктурированные данные — это данные, которые не имеют фиксированной структуры или формата. Такие данные могут быть представлены в различных формах, например, в виде текстовых документов, фотографий, видеофайлов, звукозаписей и т. д. Они не имеют явного формата и не организованы в структурированные таблицы, базы данных или другие типы форматов данных.
Визуализация данных — это процесс представления информации в графическом или диаграмматическом виде. Она позволяет легче воспринимать и анализировать большие объемы данных. Визуализация может помочь обнаружить скрытые связи, паттерны и тенденции в данных, которые могут быть неочевидными при простом анализе таблиц и числовых значений.
Часто, чтобы не тратить лишнее время, мастерица приобретает окрашенную секционно пряжу, и это неплохой выбор. Но нужно помнить, что этот частый переход из одного цвета в другой на пряже буквально «съедает» связанный ажурный узор. Поэтому такая пряжа хорошо подходит для единого простого полотна без сложных узоров (или вообще без них) , например, шарфика или шапки. Если вы выбрали одну контрастную, в сопоставлении с другими пряжу, то нужно помнить, что ей выгоднее всего подчёркивать вязаный узор. Если вам неприятен оттенок, который вы подобрали по общим схемам и таблицам, не бойтесь экспериментировать и искать свои сочетания. Для этого полезно предварительно провязать небольшой образец из нескольких видов пряжи, чтобы наглядно представлять себе конечный результат.
Continue reading «Мини-памятка: как правильно сочетать цвета в вязании»
PCA (Principal Component Analysis) — это метод линейного преобразования данных, который используется для их снижения размерности. Он находит новые переменные (называемые главными компонентами) , которые являются линейными комбинациями исходных переменных, но имеют меньшую размерность и объясняют большую часть дисперсии данных.
Сверточные нейронные сети являются одним из наиболее распространенных видов глубоких нейронных сетей, которые используются в задачах обработки изображений, распознавания образов и других задачах компьютерного зрения. Они основаны на использовании операции свертки, которая позволяет извлекать признаки из изображений.
Continue reading «Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks)»