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Etiqueta: Columnas

Explore los datos con facilidad: utilice SQL y texto a SQL en los cuadernos JupyterLab de Amazon SageMaker Studio | Servicios web de Amazon

Amazon SageMaker Studio proporciona una solución totalmente administrada para que los científicos de datos creen, entrenen e implementen modelos de aprendizaje automático (ML) de forma interactiva. En el proceso...

Utilizando Pandas AI para análisis de datos – KDnuggets

¿Domina el campo de datos usando Python? Si es así, apuesto a que la mayoría de ustedes usa Pandas para la manipulación de datos. Si no lo sabes...

Comprender el sobreajuste en ConvNets

Introducción El sobreajuste en ConvNets es un desafío en el aprendizaje profundo y las redes neuronales, donde un modelo aprende demasiado de los datos de entrenamiento, lo que lleva a pobres...

Mi viaje fantástico en la revista Quanta | Revista Quanta

IntroducciónEstimados lectores: En julio pasado, leí este memorando al personal y le expliqué por qué había tomado la difícil decisión de dejar mi...

Guía completa sobre pruebas no paramétricas

Introducción En este artículo, exploraremos qué es la prueba de hipótesis, enfocándonos en la formulación de hipótesis nulas y alternativas, estableciendo pruebas de hipótesis y...

Knowledge Bases para Amazon Bedrock ahora admite el filtrado de metadatos para mejorar la precisión de la recuperación | Servicios web de Amazon

En AWS re:Invent 2023, anunciamos la disponibilidad general de las bases de conocimiento para Amazon Bedrock. Con las bases de conocimiento de Amazon Bedrock, puede de forma segura...

Comprender y predecir las islas de calor urbanas en Gramener utilizando las capacidades geoespaciales de Amazon SageMaker | Servicios web de Amazon

Esta es una publicación invitada en coautoría de Shravan Kumar y Avirat S de Gramener. Gramener, un Straive...

Amazon DataZone ahora se integra con AWS Glue Data Quality y soluciones externas de calidad de datos | Servicios web de Amazon

Hoy nos complace anunciar que Amazon DataZone ahora puede presentar información sobre la calidad de los datos para los activos de datos. Esta información permite a los usuarios finales...

Análisis de varianza unidireccional y bidireccional (ANOVA)

Introducción Una técnica estadística confiable para determinar la significancia es el análisis de varianza (ANOVA), especialmente cuando se comparan más de dos promedios muestrales. Aunque la distribución t...

DevOps y datos: lecciones que los equipos pueden aprender sobre la gestión de bases de datos – DATAVERSITY

Según la Oficina de Estadísticas Laborales, las perspectivas para los empleos relacionados con la gestión de arquitectura de datos y bases de datos parecen bastante buenas: la cantidad de profesionales...

Guía para ajustar Gemini para enmascarar datos PII

Introducción Con la llegada de los modelos de lenguaje grande (LLM), han permeado numerosas aplicaciones, suplantando modelos de transformadores más pequeños como BERT o modelos basados ​​en reglas en...

Trabajar con funciones de ventana en PySpark

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