Wszystko

Wszystkie

Archiwum

Avitus
  • 4
Hej #datascience i #machinelearning!
W tym tygodniu artykuł nieco leniwy, ale myślę, że będzie szczególnie przydatny dla programujących w #jezykr.
W artykule omawiam całkiem ciekawy pakiet o nazwie auditor. Jeśli potrzebowałeś kiedyś porównać właściwości modeli predykcyjnych w R to będzie to narzędzie w sam raz dla Ciebie:

https://www.jakbadacdane.pl/pakiet-auditor-weryfikacja-walidacja-i-analiza-bledow-modelu-w-r/

#jakbadacdane

Gdzie jest miejsce na machine learning w Twojej firmie?

Za pomocą kilku przykładów nauczę Cię jak dostrzegać miejsca, w których możesz wykorzystać możliwości machine learningu. Z perspektywy produktu, który rozwijasz, to pierwszy krok do świata sztucznej inteligencji. Za chwilę dowiesz się, jak do niego wejść. Marcin Budziński. Programistyczny...

JustJoinIT
z
geek.justjoin.it
profaza
  • 0
#machinelearning #statystyka

Próbuję obliczyć różnorodność pomiędzy dwoma regresorami. Znalazłem artykuł w którym opisana jest miara disagreement measure która jest rozszerzeniem miary Kunchevy dla klasyfikatorów. Nie bardzo rozumiem fragment o obliczaniu odchylenia standardowego. Czy mam obliczyć wartość odchylenia wartości wyestymowanej do rzeczywistej i podzielić to jakoś przez N przewidywań? Ktoś może coś doradzić?
Pobierz
źródło: comment_b0HZbftw0FWvwWGuzyeyqf5KGohdfiaV.jpg
V.....s
  • 1
Czy zna ktoś wartościowe podcasty/wykłady odnośnie deep learningu? Im bardziej szczegółowo tym lepiej, matematyczny aspekt jest równie ważny, fajnie też jakby była praktyka oparta na tensorflow. Póki co tylko u Lex`a Friedman i DeepMind znalazłem coś wartego uwagi, a nie mam siły przekopywać się przez kolejnych gości, którzy nie wiedzą o czym mówią ¯\_(ツ)_/¯ #ai #programowanie #sztucznainteligencja #deeplearning #machinelearning
Avitus
  • 5
Ahoj #datascience i #machinelearning. Wy to pewnie mnożycie macierze w bazach danych i inne cuda robicie. Ale może jest wśród was #newbie który jeszcze nie miał do czynienia z bazami danych. I właśnie z myślą o osobach początkujących napisałem artykuł w którym dzielę się moimi przemyśleniami na temat używania baz danych w projektach data science. Od razu ostrzegam, że temat jest na poziomie bardzo początkującym. Ale jeśli będzie popyt to z
Avitus
  • 0
@ja_tu_czytam: Nie obrażam się ;). I mam pewien pomysł jak to ugryźć, ale jeszcze nie przetestowany - użyć modułu dask (https://dask.org/).
W samym artykule też piszę o tym, że możemy w ogóle nie zbudować ramki danych bo zabraknie nam pamięci ( ͡° ͜ʖ ͡°).

W sumie to jest to pomysł na artykuł na przyszłość. Może faktycznie w takiej sytuacji polegnę. Ale i tak będzie o czym
Avitus
  • 14
Ahoj #machinelearning i #datascience!. Czy są tutaj osoby początkujące? Specjalnie z myślą o was napisałem artykuł, w którym wypisuję i omawiam elementy projektu machine learning, które warto sobie przemyśleć i wybrać jeszcze przed rozpoczęciem pracy. Idea jest taka, że dzięki podjęciu tych decyzji, nawet osoba początkująca będzie miała szansę doprowadzić taki projekt do końca. Miłej lektury:

https://www.jakbadacdane.pl/jak-zaczac-dzialac-w-uczeniu-maszynowym/

#jakbadacdane
profaza
  • 0
Hej mirki,
Chciałbym zbadać wpływ różnorodności regresorów użytych w baggingu na jakość uzyskanych wyników. Różność chciałem badać za pomocą miary chi square jednak teraz tak się zastanawiam bo regresory w baggingu zasilane są zbiorami danych stworzonymi na podstawiawie zbioru treningowego poprzez losowanie ze zwracaniem. W chi square obliczamy różnicę między poszczególnymi instancjami danych konkretnych par regresorów to na logikę regresory musiałyby korzystać z takiego samego zbioru danych bo jaki jest sens obliczania

Moduły RISC-V z akceleratorem sieci neuronowych za 20 zł

Procesory z architekturą RISC-V stają się coraz popularniejsze i coraz tańsze. Otwarta licencja sprzyja eksperymentom i umożliwia stosunkowo łatwą integrację z najnowszymi rozwiązaniami. Firma Sipeed wypuszcza na rynek kolejny moduł z rozwiązaniem konkurencyjnym dla popularnych rdzeni...

majsterV2
z
forbot.pl
przepyszna_frytka
  • 0
W jakis sposob najlepiej napisac klase, ktora by dzialala z modelami #machinelearning ?
Czy mozna stworzyc klase, ktora by dziedziczyla po danym modelu, czy lepiej zadeklarowac w srodku klasy zmienna ktora by przechowywala taki model?
np

class Klasa(Model):
...
obiekt = Klasa()
obiekt.metodazmodelu()

czy raczej

class Klasa:
model = Model()

obiekt = Klasa()
obiekt.model.metodazobiektu()

Czy w ogole takie podejscie jest tu niepotrzebne/niepoprawne?

#programowanie #python #datascience
L.....G
  • 1
W jakis sposob najlepiej napisac klase, ktora by dzialala z modelami #machinelearning ?


@przepyszna_frytka: Pytanie na które nie da się jednoznacznie odpowiedzieć ;) .

A uniwersalna odpowiedź to :"to zależy, co ty chcesz z tym w ogóle robić".

bo
1) Możesz w ogóle nie tworzyć klasy i używać modeli
2) Możesz stworzyć klasę która w ogóle nie trzyma modelu jako atrybutu i tylko do metod przekazywać model
3) Możesz dziedziczyć, jeżeli
L.....G
  • 1
bo sam na razie nie wiem, jakie rozwiazanie bedzie najlepsze


@przepyszna_frytka:
No właśnie, bo najlepsze rozwiązanie to takie jakie sobie wymyślisz aby sensownie działało jako całość.

@przepyszna_frytka: > chce stworzyc „biblioteke” korzystajaca z scikit-opt by optymalizowac parametry modeli, czyli ta klasa, by posiadala metody optymalizujace parametry, zapisujace je do modelu itp

@przepyszna_frytka: Czyli teraz jeżeli chcesz aby Twoja klasa była jak by modelem tylko bez parametrów który sam się
zdalnie_io
  • 4
Zdalnie.io #31

Kliknij tutaj lub obserwuj #zdalnieio, aby otrzymywać cotygodniową porcję ofert pracy zdalnej :)

Frontend/Javascript
React Developer (Appchance) 7 000 - 12 000 PLN - oferta
Software Engineer Javascript (appear.in) - oferta
Senior JavaScript Product Developer (Maker) - oferta
Senior JavaScript Developer (Merixstudio) 10 200 - 15 300 PLN - oferta
Frontend Developer (ASPER BROTHERS) 7 000 - 9 000 PLN - oferta
Senior Full Stack Node Developer (Michael Page)
cieliczka
  • 15
**Wykres: Ile razy "sztuczna inteligencja" była wymieniana przez prezesów spółek giełdowych w USA podczas "*earning calls"

Obserwuj #infog** - codziennie ciekawa infografika/wykres/mapka (społeczeństwo, gospodarka, technologia)

* earning calls to konferencje prezesów/zarządów z inwestorami, analitykami i mediami omawiające wyniki finansowe spółki w danym okresie (badano słowa/frazy: AI, machine learning, deep learning, neural network, computer vision, NLP)

#sztucznainteligencja #machinelearning #deeplearning #technologia #gospodarka #inwestycje #inwestowanie #ciekawostki
Pobierz
źródło: comment_Kaj2aOBtc5EsYPlTBLLnw8qG6BJdDZzI.jpg

Powiązane tagi

Popularne tagi