Search Results プロファイリング

「大規模なラスター人口データの探索」

オンラインで美しい人口地図がよく出回っているのを見かけますが、通常、チュートリアルに表示されている以外の地図セグメントを可視化する、または...というような技術的な部分で詰まってしまいます

「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化—パート6」

「これは、PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用してPyTorchモデルを分析および最適化するトピックに関するシリーズ投稿の第6部ですこの投稿では、より複雑な問題の1つに取り組みます...」

「時系列データセットで欠損データを特定する方法」

欠損データのギャップを理解するための探索的データ分析の使用

Data science

GraphReduce グラフを使用した特徴エンジニアリングの抽象化

編集者の注 Wes Madrigalさんは、10月30日から11月2日までODSC Westのスピーカーです彼の講演「大規模特徴エンジニアリングパイプラインにおけるグラフの使用」をぜひチェックして、GraphReduceなどについてもっと学んでください！ML/AIで働く読者にとっては、機械学習モデルはよく知られています...

West 2023

イントロダクションバイナリサーチアルゴリズムは、ソートされたデータセット内の特定のオブジェクトを検索するための効率的な検索技術です。このアルゴリズムは、データセットの中央値を決定して開始します。ターゲット値とこの中央値を比較し、次の3つのアクションのいずれかを実行します：一致する場合、検索は成功し、ターゲット値のインデックスが返されます。ターゲット値が中央要素を超える場合、検索はデータセットの半分で続行されます。ターゲット値が小さい場合、左半分がさらに探索されます。バイナリサーチは非常に効率的であり、データセットの要素数をnとすると、O(log n)の時間計算量を誇ります。これは、線形検索では実用的ではない大規模なデータセットにおいて、好まれる方法となります。ただし、データセットは事前にソートされている必要があります。バイナリサーチとは？バイナリサーチは、コンピュータ科学や数学で広く使用されるアルゴリズムで、ソートされたデータセット内の特定の要素を見つけるために使用されます。このアルゴリズムは、データセットを繰り返し半分に分割し、ターゲット値を中央値と比較することで、ターゲット値が見つかるかどうかを確認します。バイナリサーチの動作原理バイナリサーチは、ソートされたデータ、分割統治、および検索範囲の縮小という3つの重要な概念に基づいて動作します。ソート済みデータバイナリサーチでは、データセットが昇順または降順でソートされている必要があります。ソートにより、中央要素との系統的な比較が可能となり、ターゲット値が左側にあるのか右側にあるのかを判断することができます。分割統治バイナリサーチは分割統治のポリシーに従います。まず、データセットの中央要素を調査し、それを2つの半分に分割します。次に、この中央要素をターゲット値と比較します。一致する場合、検索は成功です。ターゲット値が中央要素を超える場合、検索はデータセットの右半分で続行され、左半分は破棄されます。ターゲット値が小さい場合、検索はデータセットの左半分で続行されます。時間計算量の解析バイナリサーチの各ステップでは、検索スペースが半分になります。したがって、1つのステップ後にはデータセットの半分だけを調べる必要があります。次のステップごとに、検索範囲は半分になります。この方法は、ターゲット値が見つかるか、検索スペースが空のデータセットになるまで続きます。これは、ターゲット要素が存在しないことを示します。バイナリサーチの時間計算量は次のように解析できます： 1つのステップ後、検索範囲はN/2です（Nは要素数）。…

VoAGIニュース、9月13日：5つのステップでSQLを始める • データサイエンスにおけるデータベース入門

「5つのステップでSQLを始める • データサイエンスにおけるデータベースの紹介 • Time 100 AI 最も影響力のあるもの？」

NEWS

「AIシステムへの9つの一般的な攻撃のタイプ」

「敵対的な攻撃からデータの汚染まで、一般的なAIシステム攻撃を探索し、信頼性のある未来のためにAIを保護する方法を学びましょう」

「ビッグデータの取り扱い：ツールと技術」

「ビッグデータという広大な分野では、どこから始めればいいのでしょうか？どのツールや技術を使うべきでしょうか？私たちはこれについて探求し、ビッグデータで最も一般的なツールについて話し合います」

Data Engineering

「5つのステップで始めるSQL」

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境の設定から結合、サブクエリ、クエリのパフォーマンス最適化などの高度な概念のマスタリングまで、すべてをカバーしていますステップバイステップの例を使用したこのガイドは、データ管理スキルを向上させたい初心者に最適です

SQL

Python Enumerate（）：カウンターを使用してループを簡素化する

Pythonは、多目的なプログラミング言語であり、堅牢な開発者コミュニティを持っています。Pythonの機能の基本であるループの概念は、プログラマーが効率的にデータシーケンスをトラバースできるようにします。しかし、データの操作、レポート作成、ユーザーインターフェースなどのシナリオでは、ループ内で現在のイテレーションまたはインデックスを追跡することが重要になる場合があります。ループ内でのカウンターの必要性は、pythonのenumerate()関数の開発につながりました。この関数は、インデックスの追跡をループプロセスにシームレスに統合することで、コードの明瞭さを向上させ、エラーのリスクを減らします。 Python Enumerate()の基礎 Pythonのenumerate()メソッドは、現在の場所またはインデックスを追跡しながらシーケンスをループすることを容易にします。リスト、タプル、文字列など、イテラブルオブジェクトには組み込みのカウンターが追加されます。これにより、シーケンス内の要素の位置に基づいて選択を行う必要がある場合に役立ちます。 Python Enumerate()の構文とパラメータ enumerate()関数の構文はシンプルです: enumerate(iterable, start=0) Iterable: このパラメータは、ループを実行するために使用するイテラブルオブジェクトまたはシーケンスを表します。リスト、タプル、文字列などの任意のイテラブルを使用できます。 Start: このオプションパラメータを使用して、カウンターの開始値を指定できます。初期値は0ですが、必要に応じて異なる値でカウントを開始することができます。 enumerate()がループ処理をどのように簡素化するか？従来のループでは、プログラマーはループ内でカウンター変数を手動で保持し、インクリメントする必要がありました。しかし、enumerate()関数はこのプロセスをループの機能に統合することで簡素化します。これにより、コードが簡素化され、読みやすくなり、エラーの可能性が減ります。 enumerate()は、標準的なループを直感的で表現力豊かな構造に変換し、Pythonのコードをより優雅で効率的にします。 ForループでPython Enumerate()を使用する forループ内でenumerate()のパワーを活用する具体的な例について説明します。 enumerate()を使用してリストやシーケンスを反復処理するアイテムのリストがあり、各アイテムに対して操作を実行する必要があり、そのインデックスを把握しておきたい場合を考えてみましょう。enumerate()をforループで使用することで、このタスクを大幅に容易にすることができます。 fruits = ["apple",…

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