Artículo académico que presenta la aplicación de técnicas de Deep Learning al procesamiento del lenguaje natural mediante el modelo Transformer GPT-2. El estudio utiliza el dataset Text8 y analiza el desempeño del modelo a través de la curva de entrenamiento, la distribución de la atención por capas y cabezas, y la generación de texto, en un entorno reproducible basado en R Markdown y Google Colab.

Celem niniejszego projektu jest zastosowanie metod uczenia maszynowego nienadzorowanego do odkrywania reguł asocjacyjnych w danych filmowych. W analizie wykorzystano zbiór MovieLens, zawierający informacje o ocenach filmów wystawianych przez użytkowników. Po odpowiednim przetworzeniu danych oraz wyodrębnieniu pozytywnych ocen, zastosowano algorytm Apriori w celu identyfikacji zależności pomiędzy filmami. Jakość uzyskanych reguł oceniono przy użyciu miar wsparcia, ufności oraz współczynnika lift. Otrzymane wyniki wskazują na istnienie istotnych powiązań pomiędzy preferencjami użytkowników i mogą znaleźć zastosowanie w systemach rekomendacyjnych.

Projekt zespołowy realizowany na Politechnice Gdańskiej na Wydziale Zarządzania i Ekonomii podczas realizacji przedmiotu Analiza Danych w R. Tematem projektu są dane ze sklepu rowerowego.

Applied GIS: Consumption spaces (week 2-4)

Autorzy: Agata Downar, Michał Tomaszewicz, Paweł Tomaszewski, Kacper Żmudowski

Descrição dos resultados de umidade dos materiais A análise da umidade média dos materiais evidencia diferenças significativas entre os constituintes minerais e os de origem lignocelulósica. Os agregados minerais (areia e brita 0) e o cimento apresentaram baixos teores de umidade, com valores médios de aproximadamente 2,1%, 0,07% e 1,07%, respectivamente, indicando comportamento pouco higroscópico e estabilidade dimensional. O pó de mármore apresentou umidade média intermediária (≈17,6%), associada à sua elevada finura e maior área superficial específica. Em contraste, os materiais de origem vegetal apresentaram teores de umidade substancialmente superiores. A fibra de coco apresentou umidade média de aproximadamente 10,2%, enquanto o pó de coco atingiu valores elevados, com média em torno de 84,1%, evidenciando sua alta capacidade de retenção hídrica. Esse comportamento está diretamente relacionado à composição lignocelulósica desses materiais, especialmente aos teores de hemicelulose e lignina, que favorecem a absorção de água. Esses resultados indicam que a incorporação de materiais lignocelulósicos em matrizes cimentícias requer controle rigoroso da umidade e ajustes no teor de água de amassamento, a fim de garantir a trabalhabilidade, a aderência interfacial e o desempenho mecânico do compósito final.

This report uses unsupervised learning to build a simple global typology of national biodiversity patterns.

Deze plot geeft per stembureau in Amsterdam de Winst van D66 tov PvdA-GL per stembureau

Projekt na uczenie maszynowe z bloku 1 i 3