Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Data Science
Serwer Neo4j MCP łączy asystentów AI z bazą danych grafowych Neo4j, umożliwiając bezpieczne, naturalnie językowe operacje na grafie, zapytania Cypher oraz automatyczne zarządzanie danymi bezpośrednio ze środowisk opartych na AI, takich jak FlowHunt.
NASA MCP Server zapewnia ujednolicony interfejs dla modeli AI i deweloperów do dostępu do ponad 20 źródeł danych NASA. Standaryzuje pobieranie, przetwarzanie i zarządzanie naukowymi i obrazowymi danymi NASA, umożliwiając płynną integrację do celów badawczych, edukacyjnych i eksploracyjnych.
MCP Code Executor MCP Server umożliwia FlowHunt i innym narzędziom opartym na LLM bezpieczne wykonywanie kodu Pythona w izolowanych środowiskach, zarządzanie zależnościami oraz dynamiczną konfigurację kontekstu wykonywania kodu. Idealny do automatycznej oceny kodu, powtarzalnych workflow data science oraz dynamicznego przygotowywania środowisk wewnątrz przepływów FlowHunt.
Reexpress MCP Server wprowadza weryfikację statystyczną do przepływów pracy LLM. Korzystając z estymatora Similarity-Distance-Magnitude (SDM), dostarcza solidnych oszacowań pewności wyników AI, adaptacyjną weryfikację i bezpieczny dostęp do plików—czyniąc go potężnym narzędziem dla programistów i naukowców danych potrzebujących wiarygodnych, audytowalnych odpowiedzi LLM.
Serwer MCP Eksploracji Danych łączy asystentów AI z zewnętrznymi zbiorami danych do interaktywnej analizy. Umożliwia użytkownikom eksplorację zbiorów danych CSV i Kaggle, generowanie raportów analitycznych oraz tworzenie wizualizacji, usprawniając podejmowanie decyzji opartych na danych.
Serwer Databricks Genie MCP umożliwia dużym modelom językowym interakcję ze środowiskami Databricks poprzez API Genie, wspierając konwersacyjną eksplorację danych, automatyczne generowanie SQL oraz pobieranie metadanych workspace’u za pomocą standaryzowanych narzędzi Model Context Protocol (MCP).
JupyterMCP umożliwia bezproblemową integrację Jupyter Notebook (6.x) z asystentami AI za pomocą Model Context Protocol. Automatyzuj wykonywanie kodu, zarządzaj komórkami i pobieraj wyniki za pomocą LLM, usprawniając przepływy pracy w data science i zwiększając produktywność.
Analityk Danych AI łączy tradycyjne umiejętności analizy danych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML), aby wydobywać wnioski, przewidywać trendy i usprawniać podejmowanie decyzji w różnych branżach.
Anaconda to kompleksowa, otwartoźródłowa dystrybucja Pythona i R, zaprojektowana w celu uproszczenia zarządzania pakietami i wdrożeniami na potrzeby obliczeń naukowych, data science i uczenia maszynowego. Opracowana przez Anaconda, Inc., oferuje solidną platformę z narzędziami dla data scientistów, programistów i zespołów IT.
BigML to platforma uczenia maszynowego zaprojektowana w celu uproszczenia tworzenia i wdrażania modeli predykcyjnych. Założona w 2011 roku, jej misją jest uczynienie uczenia maszynowego dostępnym, zrozumiałym i przystępnym cenowo dla każdego, oferując przyjazny interfejs oraz solidne narzędzia do automatyzacji procesów ML.
Czyszczenie danych to kluczowy proces wykrywania i naprawiania błędów lub niespójności w danych w celu poprawy ich jakości, zapewniając dokładność, spójność i niezawodność dla analiz oraz podejmowania decyzji. Poznaj najważniejsze procesy, wyzwania, narzędzia oraz rolę AI i automatyzacji w efektywnym czyszczeniu danych.
Data mining to zaawansowany proces analizowania ogromnych zbiorów surowych danych w celu odkrycia wzorców, zależności i wniosków, które mogą wspierać strategie biznesowe i decyzje. Wykorzystując zaawansowaną analitykę, pomaga organizacjom przewidywać trendy, poprawiać doświadczenia klientów oraz zwiększać efektywność operacyjną.
Dryf modelu, zwany też degradacją modelu, oznacza spadek skuteczności predykcyjnej modelu uczenia maszynowego w czasie, spowodowany zmianami w rzeczywistym środowisku. Poznaj typy, przyczyny, metody wykrywania i sposoby przeciwdziałania dryfowi modelu w AI i uczeniu maszynowym.
Drzewo decyzyjne to potężne i intuicyjne narzędzie do podejmowania decyzji i analizy predykcyjnej, stosowane zarówno w zadaniach klasyfikacji, jak i regresji. Jego struktura przypominająca drzewo sprawia, że jest łatwe do interpretacji, a szeroko wykorzystywane w uczeniu maszynowym, finansach, opiece zdrowotnej i wielu innych dziedzinach.
Google Colaboratory (Google Colab) to oparta na chmurze platforma notatników Jupyter od Google, umożliwiająca użytkownikom pisanie i wykonywanie kodu Python w przeglądarce z bezpłatnym dostępem do GPU/TPU, idealna do uczenia maszynowego i analizy danych.
Gradient Boosting to potężna technika uczenia maszynowego typu ensemble, stosowana do regresji i klasyfikacji. Buduje modele sekwencyjnie, zazwyczaj na bazie drzew decyzyjnych, by optymalizować predykcje, poprawiać dokładność i zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. Szeroko wykorzystywana w konkursach data science i rozwiązaniach biznesowych.
Poznaj, jak inżynieria i ekstrakcja cech zwiększają wydajność modeli AI poprzez przekształcanie surowych danych w wartościowe informacje. Odkryj kluczowe techniki, takie jak tworzenie cech, transformacje, PCA i autoenkodery, by poprawić dokładność i efektywność modeli ML.
Jupyter Notebook to otwartoźródłowa aplikacja internetowa umożliwiająca użytkownikom tworzenie i udostępnianie dokumentów z żywym kodem, równaniami, wizualizacjami i narracyjnym tekstem. Szeroko wykorzystywana w data science, uczeniu maszynowym, edukacji i badaniach, obsługuje ponad 40 języków programowania oraz płynną integrację z narzędziami AI.
Algorytm k-najbliższych sąsiadów (KNN) to nieparametryczny, nadzorowany algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany do zadań klasyfikacji i regresji. Przewiduje wyniki, znajdując 'k' najbliższych punktów danych, wykorzystując metryki odległości i głosowanie większościowe, i jest znany ze swojej prostoty oraz wszechstronności.
Kaggle to internetowa społeczność i platforma dla specjalistów ds. danych i inżynierów uczenia maszynowego do współpracy, nauki, rywalizacji i dzielenia się spostrzeżeniami. Przejęta przez Google w 2017 roku, Kaggle działa jako centrum konkursów, zbiorów danych, notatników i zasobów edukacyjnych, wspierając innowacje i rozwój umiejętności w AI.
Klastrowanie metodą K-średnich to popularny algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru, służący do podziału zbiorów danych na z góry określoną liczbę odrębnych, niepokrywających się klastrów poprzez minimalizowanie sumy kwadratów odległości pomiędzy punktami danych a centroidami ich klastrów.
Klasyfikator AI to algorytm uczenia maszynowego, który przypisuje etykiety klas do danych wejściowych, kategoryzując informacje do zdefiniowanych wcześniej klas na podstawie wzorców wyuczonych z danych historycznych. Klasyfikatory są podstawowymi narzędziami w AI i data science, wspierając podejmowanie decyzji w różnych branżach.
Łańcuchowanie modeli to technika uczenia maszynowego, w której wiele modeli jest połączonych sekwencyjnie, a wyjście każdego modelu służy jako wejście dla następnego. Takie podejście zwiększa modułowość, elastyczność i skalowalność przy realizacji złożonych zadań w AI, dużych modelach językowych oraz zastosowaniach biznesowych.
Modelowanie predykcyjne to zaawansowany proces w nauce o danych i statystyce, polegający na prognozowaniu przyszłych wyników poprzez analizę wzorców historycznych danych. Wykorzystuje techniki statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia modeli przewidujących trendy i zachowania w takich branżach jak finanse, opieka zdrowotna czy marketing.
NumPy to otwarta biblioteka Pythona kluczowa dla obliczeń numerycznych, zapewniająca wydajne operacje na tablicach i funkcje matematyczne. Stanowi podstawę obliczeń naukowych, data science i uczenia maszynowego, umożliwiając szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych.
Pandas to otwartoźródłowa biblioteka do manipulacji i analizy danych w Pythonie, znana ze swojej wszechstronności, solidnych struktur danych i łatwości obsługi złożonych zbiorów danych. Jest fundamentem dla analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, wspierając efektywne czyszczenie, transformację i analizę danych.
Pipeline uczenia maszynowego to zautomatyzowany przepływ pracy, który usprawnia i standaryzuje rozwój, trenowanie, ewaluację oraz wdrażanie modeli uczenia maszynowego, efektywnie przekształcając surowe dane w praktyczne wnioski na dużą skalę.
Pole pod krzywą (AUC) to podstawowa miara w uczeniu maszynowym służąca do oceny skuteczności modeli klasyfikacji binarnej. Określa ogólną zdolność modelu do rozróżniania klas pozytywnych i negatywnych poprzez obliczenie pola pod krzywą ROC (Receiver Operating Characteristic).
Redukcja wymiarowości to kluczowa technika w przetwarzaniu danych i uczeniu maszynowym, polegająca na zmniejszeniu liczby zmiennych wejściowych w zbiorze danych przy jednoczesnym zachowaniu istotnych informacji, aby uprościć modele i zwiększyć ich wydajność.
Regresja liniowa to podstawowa technika analityczna w statystyce i uczeniu maszynowym, modelująca zależność między zmiennymi zależnymi i niezależnymi. Znana ze swojej prostoty i interpretowalności, jest kluczowa dla analityki predykcyjnej i modelowania danych.
Scikit-learn to potężna, otwartoźródłowa biblioteka uczenia maszynowego dla Pythona, oferująca proste i wydajne narzędzia do predykcyjnej analizy danych. Szeroko stosowana przez naukowców danych i praktyków uczenia maszynowego, oferuje szeroki zakres algorytmów do klasyfikacji, regresji, klasteryzacji i innych, z płynną integracją z ekosystemem Pythona.
Skorygowany współczynnik determinacji to miara statystyczna używana do oceny dopasowania modelu regresji, która uwzględnia liczbę predyktorów, aby uniknąć przeuczenia i zapewnić dokładniejszą ocenę wydajności modelu.
Poznaj stronniczość w AI: zrozum jej źródła, wpływ na uczenie maszynowe, przykłady z rzeczywistości oraz strategie łagodzenia, aby budować sprawiedliwe i wiarygodne systemy AI.
Uczenie pół-nadzorowane (SSL) to technika uczenia maszynowego, która wykorzystuje zarówno dane oznaczone, jak i nieoznaczone do trenowania modeli, co czyni ją idealną, gdy oznaczanie wszystkich danych jest niepraktyczne lub kosztowne. Łączy zalety uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aby poprawić dokładność i uogólnianie.
Wnioskowanie przyczynowe to podejście metodologiczne służące do określania relacji przyczynowo-skutkowych między zmiennymi, kluczowe w naukach do zrozumienia mechanizmów przyczynowych poza korelacjami i radzenia sobie z wyzwaniami, takimi jak zmienne zakłócające.
