Как успешно запустить Jupyter Notebooks на Paperspace Позвольте мне нарисовать вам картину: вы уже какое-то время играете с машинным обучением, имея ограниченные ресурсы. Вы думаете, что время пришло, пора надеть ботинки для больших мальчиков и взять напрокат небольшой графический процессор. Вы с энтузиазмом пытаетесь открыть ноутбук Jupyter на графическом процессоре, и все ваши надежды и мечты рушатся, когда ноутбук не открывается. Я написал эту статью, чтобы такие новички, как я,..

Введение Качество воды является важнейшей проблемой для здоровья населения и окружающей среды. В этом анализе мы изучим набор данных, содержащий различные параметры качества воды, и спрогнозируем пригодность образцов воды для питья с помощью машинного обучения. Мы рассмотрим анализ данных, предварительную обработку, моделирование и оценку результатов. Что такое питьевая вода и ее значение? Питьевая способность означает качество воды, которое делает ее безопасной и пригодной для..

Статья с меньшим количеством жаргона, чтобы показать, как используется ML! Нереалистичные руководства по машинному обучению — один из способов расстроить ваших коллег-программистов. Эта статья призвана предоставить руководство о том, как применять машинное обучение к реальному набору данных. Что такое машинное обучение? Главная подсказка кроется в названии «Машина учится». Машинное обучение — это создание вычислительных прогнозов на основе вводимых данных. Алгоритмы..

Графический процессор (GPU) — это специализированный аппаратный компонент, предназначенный для рендеринга графики и выполнения параллельных вычислительных задач. В контексте науки о данных и машинного обучения графические процессоры стали бесценными инструментами для специалистов по обработке данных благодаря их способности ускорять сложные вычисления и модели глубокого обучения. Графические процессоры расширяют возможности специалистов по обработке данных, предоставляя возможности..