Siema mirasy z #machinelearning Jak jest z pracą w #python #tensorflow ? Aktualnie szukam pracy w Krakowie (coś tam umiem) i posucha straszna, jak wpiszecie na linkedin tensorflow albo pytorch w wyszukiwarkę to 0 ofert w Krakowie.
Potwierdzam, juniorów to mało co już szukają bo jest takie przesycenie na rynku że głowa boli. Do nas na rekrutacje przychodzą ludzie, proste zadanko i wszyscy padają jak muchy.
Czy ktos używa własnego GPU do #deeplearning? Interesuje mnie porównanie 1080 i 2070 Wyglada na to, ze 2070 jest wolniejsze Różnica jest gdy użyje sie fp16 ale nie bardzo widzę jak miałbym to zrobic Nie interesują mnie doświadczenia z grami czy kryptowalutami #nvidia #gpu #machinelearning
Ja używam 1080Ti, ostatnio trenowałem EfficentNet B3 wymiary 300x300 (ale nie jestem pewien) i batch 8. Zależy która karta do czego, ja mam jeszcze tą z 11gb RAM więc jest okej mniej do DL się nie opłaca kupować. Tutaj masz artykuł ciekawy https://lambdalabs.com/blog/2080-ti-deep-learning-benchmarks/
Mireczki, możecie pomóc albo naprostować ( ͡°͜ʖ͡°) w rozumieniu następujących kawałków kodu?
1.)
from sklearn.modelselection import traintestsplit X-train, X-tesy, y-train, y-test = train-test-split(X, y, test_size =0,25, stratify = y)
- stratify = y oznacza, że metoda train-test-split zwróci y-train i y-test z taką samą ilością wierszy - jak wygląda sprawa z ilością wierszy w X-train porównując z resztą zestawów?
Tak jak napisał @xavhowk stratify to podzielenie zbioru w tym przypadku 75/25 (test_size) tak aby rozkład wartości zmiennej y był taki sam. W takim przypadku zakładasz niejako że 'w przyszłości' nowe dane również będą miały taki sam rozkład jak Twoje dane treningowe i testowe. Rozkład ze względu na y ma sens jeśli Twoje zmienne kategoryczne są 'zaburzone' tzn. jeśli mamy klasyfikację binarną 0/1 gdzie występuje 90% wartości 0 to dzielenie randomowe może
Pytanie do wykopowych #programista15k #datascience #machinelearning - gdybyście mogli pojechać na dowolnie wybraną konferencję technologiczną na świecie, to co by to było?
Osobiście wybrał bym coś na procesorze AMD np. ten klik, pamięć karty graficznej też niska (gdyby przyszło liczyć Ci jakieś sieci konwolucyjne czy rekurencyjne). Reszta w miarę okej, problem zaczyna się gdy ta moc już nie bedzie wystarczająca do tego co robisz, nie dołożysz sobie kolejnek karty graficznej ani pamięci ram. Jak za te pieniądze myślę że jest dobrze, ale ja raczej postawiłbym już stricte na swoją mirko maszynę obliczeniową, no
Na jakie wynagrodzenie może liczyć junior/associate data scientist w miastach takich jak Warszawa Kraków Wrocław? Idę na rozmowę do dużego korpo, mam rok doświadczenia na stażu w data scence i nie wiem jaką stawkę zaproponować na rozmowie.
@Radiatorro: Zależy co robiłeś przez rok stażu. Ciężko jest to stwierdzić na ile możesz sobie pozwolić bo doświadczona osoba odrazu wyczuje gdzie jesteś słaby i czy napisałeś prawdę w cv. Możesz podać ogólne zadania do których byłeś przypisany?
@Radiatorro: Ja bym powiedział 7k netto minimum (zależy jakie widełki ale celował bym w najniższe, po okresie próbnym walczył o podwyżke), jeśli jeszcze masz wykształcenie STEM (inżynier/magister) i dalej się uczysz albo rozwijasz po godzinach to znajdziesz pracę na 100%. Powodzenia Mirku!
Polecam każdemu film "Hakowanie świata " , do obejrzenia. Dokument o dzisiejszym świecie, technologii, w jaki sposób jesteśmy targetowani, opisywani, manipulowania.
Przerażające, bo nie widzę metody by się przed tym bronić.
metadane/ user data zebrane przez FB sa klasyfikowane przez rząd brytyjski ( raporcie parlamentu dotyczacym Cambridge Analitca) jako taktyki komunikacyjne klasy bojowej. Te dane mogą być jedynie użytkowane za zgodą rządu UK
@Piastan nie do końca o to chodzi. Prawda jest taka że po wejściu na byle jaką stronę zaczyna się walka o Ciebie 'za kulisami' wygrywa ten dla którego jesteś najlepszym klientem i później nieświadomie oglądasz reklamy które są idealnie dopasowane do teraźniejszych albo nawet przyszłych wydarzeń w Twoim życiu bazując na dużej próbie populacji :)
Obiecałem sobie, że jeśli do lipca nie znajdę pracy w IT to dam sobie z tym spokój i nie będę tyle nad tym przesiadywał co kiedyś. Bywa, nie udało się, trudno.
Jednakże zdobyłem i dalej zdobywam umiejętności z zakresu machine learningu, data science i programowania, a kiedyś bawiłem się w backend (Django). Zawodowo z kolei umiem w CAD, MES i konstrukcję maszyn. I tutaj pytanie: jak można zastosować
Mirki, mam problem z planowaniem "kariery" programisty.
Generalnie mam za dużo wolnego czasu w pracy i chciałem go jakoś efektywnie wykorzystać. Podjąłem więc decyzję, że fajnie było by spróbować programowania. Do tej pory uczę się z: CS50 CS50 Web Programming Python Crash Course (książka) Hackerrank
Pierwszy kurs skończyłem, drugi mam w połowie, książkę kończę, a wyzwania robię w miarę możliwości. Niestety, dochodzę do wniosku że webdev mnie po prostu nie kręci i