Популярні матеріали


AI: протиотрута від нерівності багатства?
Кілька місяців тому я натрапив на дослідницьку статтю, яка кишить захоплюючими відкриттями . Це було суворе економічне дослідження, але воно було прикрашене барвистою анімацією, що нагадувала гру Animal Crossing. Він продемонстрував симуляцію ШІ. Маленькі агенти збирали ресурси, будували будинки та торгували один з одним. Весь цей час інший агент придумав нову податкову політику, яка б перерозподілила багатство цих віртуальних громадян. Цей експеримент мене багато чому навчив. Це..

Як додати пояснюваність інтерактивної моделі менш ніж за 5 хвилин
Нехай пакет shapash python зробить роботу за вас Не приходьте на наступну презентацію непідготовленим Дуже важливо розуміти, що робить ваша модель. Чим більше інформації ви маєте для оцінки своєї моделі, тим краще ви зможете її налаштувати. Навіть якщо ви глибоко розумієте внутрішню роботу алгоритмів, ваші ділові партнери цього не роблять. Потрібно вміти привабливо і цікаво подати свої знахідки. Бувають випадки, коли ділові партнери володіють більшим знанням предмета, який може..

Об’єкти JSON у Python
Знайомство з об’єктами JSON у Python Java Script Object Notation (JSON) — це легкий формат даних, який багато в чому схожий на словники python. Об’єкти JSON корисні, оскільки браузери можуть їх швидко аналізувати, що ідеально підходить для передачі даних між клієнтом і сервером. У цій публікації ми обговоримо, як використовувати бібліотеку JSON python для надсилання та отримання даних JSON. Давайте розпочнемо! По-перше, давайте переглянемо наступний пакет JSON з інформацією про..

Розглядаючи унікальні вимоги MLOps для охорони здоров’я та наук про життя
Розглядаючи унікальні вимоги MLOps для охорони здоров’я та наук про життя Healthcare & Life Sciences (HLS) — це широка галузева категорія, що охоплює різні підприємства з дуже різними бізнес-моделями, як-от постачальники медичних послуг (лікарні), платники пільг (страхові компанії), фармацевтичні компанії, біотехнології та виробники медичного обладнання. Завдяки величезному об’єму даних, отриманих від пацієнтів, експериментів, пристроїв і навіть соціальних медіа , а також через значну..

Передбачте дефолт кредитної картки за допомогою Machine Learning## Огляд
Огляд *Коли востаннє ви позичали гроші другові, але вони вам ніколи не повернули, тож ви вирішили просто віддати їм гроші?* З іншого боку, банки не можуть просто позичити гроші й забути про це. Звідки банки знають, чи повернуть готівку, яку вони видають клієнтам? Насправді вони не знають, але можуть спробувати передбачити результат на основі минулих особливостей поведінки клієнта. Але на які функції вони повинні зосередитися? У цьому проекті аналізується вищезазначена проблема,..