Wszystko

Najnowsze

Archiwum

pago
  • 14
Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning i #artificialintelligence w bardzo przystępnej formie. Wymagania, to jedynie znajomość Java na bardzo podstawowym poziomie.

Uczenie Maszynowe – Szablon aplikacji JavaFX + Spring Boot + DL4j
DLJ4: Jak wykonać sieć neuronową tworzącą obrazy – Poradnik krok po kroku

Przygodę zaczynamy od stworzenia sieci neuronowej ze wszystkimi typowymi
pago - Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning...

źródło: comment_SPiRE8UtpCynMsSZSfF3aPjPgglxpF1R.jpg

Pobierz
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Avitus
  • 5
Hej entuzjaści #machinelearning, #datascience, #deeplearning i #artificialintelligence

Ma ktoś z was jakieś swoje wypieszczone komputerki do obliczeń? Wiem, że w pewnych sytuacjach bardziej sensowne jest działanie w chmurze (nawet z GPU). Ale domyślam się też, że nie wszyscy to lubią albo mogą tak pracować. Ciekaw jestem jakich wyborów dokonaliście i dlaczego.

Ktoś? Coś?
  • 7
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
kurp
  • 1
@Avitus: Atari 65xe z przystawka do lozka, potrafi pracować w chmurze dymu


( ಠ_ಠ)
Nie sądziłem, że coś mnie jeszcze zaskoczy na wykopie. Doceniam inwencję :D
  • Odpowiedz
McKwacz
  • 3
Niedługo nowy rok szkolny, a ja dalej zastanawiam się nad wyborem uczelni. Ostatnio zacząłem się interesować #analizadanych ale takie studia na 1 stopniu mamy na trzech uczelniach: PW, UG i UŁ. No to z tych trzech złożyłem papiery na UG, na kierunek "Modelowanie matematyczne i analiza danych".
Oprócz tego, składałem jeszcze papiery na zwykłą informatykę na UWr i UAM (na UAM się dostałem, na UWr 197/213 punktów)

Teraz opcje są dwie:

1. Informatyka

Co wybrać?

  • 3.5 roku infy, 0.5 przerwy, 2 z analizy (UAM) 63.5% (40)
  • 3 lata licencjatu (UG) 36.5% (23)

Oddanych głosów: 63

  • 4
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
L.....a
L.....a
  • 2
@McKwacz: ciężko cos doradzić.Sam wiesz że analiza danych to bardzo modny teraz temat, podobnei jak programowanie. Pytanie tylko czy chcesz na to poświęcić 5 lat studiów? Jako że sam w tym siedze to mogę powiedzieć tyle że matematyka (statystyka,rachunek prawdopodobieństwa,algebra, calculus) jest znacznie ale to znacznie ale to znacznie ważniejsza od programowania w tym temacie, w zasadzie wystarczy ci zrobić sobie kurs pythona czy tam R i to powinno ci
  • Odpowiedz
Avitus
  • 3
Hej!
W #machinelearning, #datascience i #artificialintelligence przyjmujemy w ciemno, że im więcej danych - tym lepiej. Z moich własnych obserwacji okazuje się jednak, że nie zawsze jest tak super :)
Napisałem krótki artykulik, w którym zabieram się za ten problem od strony identyfikacji najbardziej przydatnych kolumn w ramce danych.
Myślę, że komuś może się to przydać ;)
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Avitus
  • 0
@takiego: W sumie racja, czasem się na tym przyłapię i poprawię... a czasem mi to umyka. Faktycznie jest to zła praktyka. Przycisnę to w przyszłości :)
  • Odpowiedz
mk321
  • 1
#hurtowniedanych #bazydanych #java #oracle #datascience

Mam dużą bazę danych. Jednak czasem oprócz zwykłych operacji potrzebuję generować jakieś raporty czy zestawiania. Oczywiście jest to bardzo obciążające dla bazy danych (trwa to długo, przy generowaniu spowalnia cały system).

Pomyślałem, że chciałbym postawić obok coś w stylu hurtowni danych tylko do tych raportów i zestawień. Co ileś dni dane byłyby przerzucane z operacyjnej bazy do tej
  • 5
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Ark00
Ark00
  • 0
@mk321: Spark jest popularny w światku jvm i rozwijany, teraz cisną bodajże structured streaming, generalnie do etl i ml się nadaje

Zeppelin, hmm... Też jest rozwijany chociaż nie widzę, żeby w jakimś szybkim tempie, wizualizacje, zależnie jak skomplikowanych potrzebujesz, są raczej dosyć proste, nie ma zbyt zaawansowanych opcji tworzenia wykresów, do tego lepiej użyć innych narzędzi, D3, matplotliby, ggploty czy co tam jeszcze jest w data analitycs popularne, ja używałem
  • Odpowiedz
Polinik
  • 2
@pablo2lm:
Korzysta się z tego, co mają.
Jak mają SAPa to bardzo prawdopodobne, że mają do tego Business Object.
Na Tableau większa szansa w firmie, która potrzebuje na bieżąco prezentować wizualizacje, np. firmy produkcyjne, bo w tym Tableau jest doskonałe.

Na moje to ważniejsze jest ogarnięcie ogólnie zasad działania BI, zapytań do bazy danych, a jak to będziesz umiał -- to obsługi tego czy innego programu nauczysz się szybko, jak
  • Odpowiedz
pepepanpatryk
  • 1
Jest tu ktoś co ma co nieco praktycznej wiedzy z machine learning?

Zastanawiam się nad pewną kwestią.

W wielu poradnikach cechy wyabstrahowane z jakiegoś zbioru uczącego mają bardzo prosty format w stylu:
wiek | płeć | wzrost | kolor włosów | .....
  • 10
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
h.....a
h.....a
  • 1
Algorytm SIFT
Główne kroki algorytmu SIFT wykrywania cech lokalnych
(wykorzystanie podejścia filtracji kaskadowej)
1. Wykrywanie ekstremów w różnych skalach
2. Lokalizacja punktów kluczowych (ang. keypoints)
3. Przypisanie orientacji do punktów kluczowych
  • Odpowiedz
lubfarmaceute
  • 7
Mam taką wizję żeby przejść z apteki do szeroko rozumianego IT. Posiadając wiedzę fachową z farmacji/life science chciałbym przez rok ogarnąć podstawy #python i #R potrzebne do robienia czegoś w #datascience. Zdaję sobie sprawę, że nie będzie ze mnie prędko dobrego deva, natomiast jestem dość dobrym teamplayerem, lubię godzić interesy różnych stron i myślę, że z rozwoju w kierunku PO / PM / BI / BA mogło
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
b.....u
b.....u
  • 2
@lubfarmaceute: kojarzysz czym sie różni wariancja od odchylenia standardowego i do czego ich sie używa? Znasz rozkład normalny? Jak tak to odpalaj R i kurs data science (na edx.org sa darmowe kursy z R) i nie pytaj na wykopie tylko pisz kod :p

W najgorszym wypadku zostaniesz ze znajomością narzędzi do data science.
  • Odpowiedz
pepepanpatryk
  • 6
Znacie może jakieś ciekawe prace naukowe czy artykuły z których mógłbym dowiedzieć się co nieco na temat wykorzystania uczenia maszynowego do wykazywania podobieństw między próbkami złośliwego oprogramowania, tak aby można stwierdzić, czy próbka B jest potencjalnie kolejną, zmodyfikowaną wersją próbki A?

ps. jeżeli macie jakieś fajne statystyki odnośnie aktualnych trednów rozwoju złośliwego oprogramowania czy wektorów ataków to byłbym wdzięczny :)

#machinelearning #datascience
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
S.....n
  • 365
#wykopefekt proszę o wyplusowanie w gorące!

To jest tak dziwne ze do tej pory byłam przekonana ze to trolling, ale wszystko wyglada legitnie, wiec poproszę Was o pomoc. XD

Moja przyjaciółka przygotowuje pracę magisterską z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych do oceny... śmieszności kotów. SGH jest poważną uczelnią, ta uczelnia jest poważna (✌ ﾟ ∀ ﾟ
S.....n - #wykopefekt proszę o wyplusowanie w gorące! To jest tak dziwne ze do tej ...

źródło: comment_RcXLHu5l9ZcWVR9p5rUZtyniXlhRsOO9.jpg

Pobierz
  • 81
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Powiązane tagi