Cześć Mirasy, mam pytanie, czy robiąc porównanie różnych modeli klasyfikacyjnych na tych samych danych, gdzie jednym z nich jest SVM, powinno się zrobić standaryzacje zmiennych ilościowych dla wszystkich modeli, czy tylko dla SVM?
#uczeniemaszynowe #python #machinelearning
  • 5
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@Darakan: koniec koncow jak wszystko sobie skladasz w pipeline'y i porownujesz ze soba wyniki, to tylko jedna dodatkowa transformacja dla svm, knn, lr itd, wiec mozesz dorzucic tenbkrok dla modeli opartych na drzewach, ale tak jak pisal kolega wyzej, guzik to da
  • Odpowiedz
Firma Khadas organizuje konkurs polegający na stworzeniu projektu z użyciem jakiegoś z ich sprzętu SBC lub dla tego sprzętu

Może tu się uda trafić do paru hobbystów i zobaczyć rodzimy projekt ( ͡° ͜ʖ ͡°)
Czas 11 luty 2022 - 10 maja 2022
10,000 USD jako nagroda główna, kolejne 4 miesjca wygrywają nieco niższe nagrody
Przykładowe projekty są pokazane w poście niżej, może to być software jak i układy #elektronika czy po prostu
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@Defined: Raczej nie. Dużo osób kończy coś innego niż typowe studia IT. Fizyka, matematyka, jakaś inna inżynieria, biologia (jak ja). Jak coś rozumiesz i potrafisz zrobić, to biorą każdego jak leci.
  • Odpowiedz
chłop se słucha o nowych obostrzeniach i o tym że właściciele różnych przybytków nie mogą nikogo zmusić do okazania paszportu
i tak se myśli że wypokowi #programista15k mogliby dla odmiany zrobić coś pożyteczniejszego niż kolejny crud i stworzyć system który rozpoznawałby twarze/ludzi na kamerkach monitoringu i zliczał antyszczepów
proste skuteczne żaden szur nie musiałby się stresować udzielaniem informacji o stanie zdrowia ¯\_(ツ)_/¯
niedzielski czy kto tam działaj

#koronawirus
  • 4
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Prawidłowa odpowiedź na pytanie z ankiety (jaką najdłuższą trasę da się w praktyce wykrecić na Tesli z najnowszym FSD Beta 10.5), to....

9.5 godziny

Mówimy 570 minutach ciągłej jazdy na autopilocie, bez interwencji ze strony kierowcy. Skrócone video dostępne tutaj (9 minut)

anonimowy_programista - Prawidłowa odpowiedź na pytanie z ankiety (jaką najdłuższą tr...
  • 12
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

jeżeli jesteś w ruchu, choćby powolnym to masz rację. Ale jeżeli zatrzymujesz się np. przez światłami (20 sek filmu)to trzeba podjechać blisko


@gziik: no właśnie jest dokładnie na odwrót XDD
  • Odpowiedz
@agsbajahs: No to kod wcześniejszy zrobi ci to dla jednego obrazka albo wszystkich jeśli trzymasz je w jednym tensorze.

Z drobną poprawką:
out = torch.where(torch.rand(size=input.shape) < 0.25, torch.rand(size=input.shape), input)

Około 25% pikseli będzie miało zamienioną wartość na losową z przedziału <0,1>
  • Odpowiedz
Czy są jakieś tematy w IT #informatyka, które są jeszcze blue ocean i gdzie mamy realne szanse na tak dynamiczny wzrost niczym np. cloud computing, gdzie rzeczywiście jest wartość?
AI/big data/machine learning #bigdata #machinelearning to dla mnie oczywisty overhype, ludzie myślą, że Pythonowe XGBoosty będą władać światem - wszystkie modele są fundamentalnie błędne.
Są #kryptowaluty i blockchain, ale dla mnie obecnie to niczym
  • 9
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

XD Typie pytasz jaki obszar jest w kręgu zainteresowań firm, później wymieniasz 2 dosyć znaczące w PL i na świecie, następnie wyskakujesz z jakimiś błędnymi wnioskami co do technologii (bo pewnie widziałeś tylko jedno Z zastosowań) żeby na koniec samemu podsumować, że nie wiesz co zrobić.

Weź się za coś konkretnego np. Data engineering, sprawdź jakie jest parcie na ten temat i napisz kolejny post za pół roku.
  • Odpowiedz
Hej,

chciałbym się Was o coś zapytać. Pracuje obecnie w firmie z obszaru bankowości/ubezpieczeń w dziale zajmującym się analizą i modelowaniem statystycznym. Zauważyłem że konkurencja z branży coraz częściej chwali się rozwiązaniami AI i ML, ja sam również od jakiegoś czasu dość mocno rozwijam się w obszarze ML. Niestety nie ma u mnie w dziale osób mających doświadczenie z ML - są to osoby tworzące modele w dość tradycyjny sposób z wykorzystaniem Excela,
  • 6
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@YoZiomale: Imho firma źle podeszła do tematu. Jeżeli dobrze rozumiem to ogłoszenie wyprodukowała/wystawiła firma, która szuka kogoś do ML, ale w ML jako takim nie ma doświadczenia. Skąd zatem wiedzieli jakich umiejętności poszukują? Wpisali w google, przejrzeli inne ogłoszenia i dlatego?
Wydaje mi się, że w tych wymaganiach móże być jeden z problemów.

Inne to:

nie ma podanych w
  • Odpowiedz
@YoZiomale: Wydaje mi się, że ubezpieczenia/bankowość nie jest obecnie wymarzonym miejscem pracy dla osób zajmujących się data science oraz machine learning. Dużo regulacji, mała dynamika i zacofanie technologiczne, o którym zresztą sam wspomniałeś. Praca w Statistica lub ewentualnie w SAS nie jest zbyt zachęcająca. Obecnie jeżeli od Data Scientist/Machine Learning w ogłoszeniu o pracę nie wymaga się znajomości Pythona, to raczej zapala się lampka ostrzegawcza, że firma może być kilka
  • Odpowiedz
Belfrzy i bystrzaki - o sztucznej inteligencji

Łukasz Lamża: Programiści zamieniają się dziś w nauczycieli, a algorytmy to banda niesfornych dzieciaków, z okazjonalnym błyskiem geniuszu. Dodatek TP o sztucznej inteligencji - bezpłatny dostęp.

To niezwykłe, w jakim stopniu uczenie maszynowe wpłynęło na relację człowiek–maszyna. Od kiedy naprawdę zaczynamy „uczyć” komputery, programiści powoli odkrywają, że słowo „uczenie” to nie przenośnia, a oni sami z matematyków muszą przemienić się – przynajmniej trochę – w
MalyBiolog - Belfrzy i bystrzaki - o sztucznej inteligencji 

Łukasz Lamża: Program...

źródło: comment_1635336122PxcDyXwQR4iM2eS6bJPpyJ.jpg

Pobierz
  • 1
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

z matematyków muszą przemienić się – przynajmniej trochę – w cierpliwych i wyrozumiałych edukatorów.


@MalyBiolog: to troche co innego niż się ludziom wydaje xD No bo to nie jest tak, że AI to jest jak dziecko które powoli łapie i trzeba być cierpliwym, tylko to jest często wina analityka, który przyjął zły model, albo ma niewystarczający zbiór uczący.
  • Odpowiedz