‘#Blockchain’ is meaningless
‘You keep using that word. I do not think it means what you think it means’
https://www.theverge.com/2018/3/7/17091766/blockchain-bitcoin-ethereum-cryptocurrency-meaning

Strona gdzie możesz za darmo nauczuć się podstaw wybranych technologii w interaktywny sposób #docker #linux #naukaprogramowania #ai #machinelearning #java #git #csharp #spamtagami
https://www.katacoda.com/

#interfacesmieci
Pobierz
źródło: comment_vseAfsydjbmwF5GqhxNT7P2kTKHLZDgj.jpg
Lista przydatnych linków ze świata #programowanie #hubadev

1. -> https://www.diffchecker.com/ - Porównywanie dwóch plików tekstowych.

2. -> https://idea-instructions.com/ - Algorytmy wyjaśnione w stylu instrukcji składania mebli IKEA.

3. -> Think Python- "Think Python is an introduction to Python programming for beginners"

4. -> 5 darmowych książek o #datascience #bigdata

5. -> Podstawowe pojęcia i koncepty ze świata programowania dla początkujących.

6. -> Lista 90 blogów bigdata, machinelearning etc.

Plus film "How
#machinelearning #programowanie #ekonometria Czy jakiś dobry Mirek pomógłby mi w wyborze tematu pracy licencjackiej? Sprawa wygląda tak, że studiuję informatykę i ekonometrię oraz zamierzam pisać pracę związaną z uczniem maszynowym. Problemem jest, że nie mam fajnego pomysłu na pracę. Wiem na pewno, że nie zamierzam pisać o rozpoznawaniu obrazów itp. Możecie mi polecić jakieś źródło informacji, albo ciekawy temat na pracę? Co do technologii to zestaw: #python oraz R ( ͡°
Ciekawym tematem jest coś takiego jak LIME (https://github.com/marcotcr/lime - tutaj paczka dla pythona ale też jest do R). Generalnie chodzi o to, że masz model czarnej skrzynki (np. sieci, ale może być cokolwiek innego co jest trudno interpretować, np. xgboost) i teraz bierzesz to LIME i pożesz zinterpretować model w pewnym otoczeniu punktu.

Moim zdaniem na pracę licencjacką bardzo fajna rzecz, bo w miarę świeża, a temat jest ważny. Co prawda
@erwit: szeregi czasowe beda dobre jak nie masz innych zmiennych, w przeciwnym przypadku moglbys wyjac z timestampa np godzine, dzien tygodnia, miesiac itd i wrzucic je jako zmienne + do tego np liczba ludnosci w miescie, wojewodztwo itd wszystko zalezy od kreatywnosci :D

w przypadku szeregow polecam uzyc SARIMA bo na pewno bedzie to szereg sezonowy i mozliwe ze pojawi sie heteroskedastycznosc (wtedy trzeba bedzie siegnac po nieco bardziej zaawansowane modele
Mirasy i Mirabele z #machinelearning . Jako, że jestem zupełnie zielony w tym temacie, chciał bym żebyście mi potwierdzili albo zaprzeczyli. Czy aby wejść w machine learning oraz deep learning należy dobrze znać zaawansowaną matematykę? Pomijam zupełnie zdolności programistyczne bo to uważam za oczywiste. Z góry dzięki za odpowiedź :)
Czołem #machinelearning #ai #sztucznainteligencja co polecacie za materiały do rozpoczęcia? Może jakieś książki do podbudowy wiedzy teoretycznej? Albo linki? Jaki język przydatny do zabawy? python? c++? java?
Coś z tego jest w ogóle cokolwiek warte?

Raschka - Python. Uczenie maszynowe
Hearty - Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python
McIlwraith - Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości.

Możecie coś innego polecić?
@croppz: @JakTamCoTam: machine learning traktuję jako coś, czego chciałbym się nauczyć. Praca(?) nie wykluczam, może w przyszłości, ale jeśli nie, to wiedza dla samej wiedzy również kiedyś może przynieść owoce.
Dodatkowo, mam możliwość zrobienia doktoratu właśnie z pokroju modeli matematycznych/uczenia maszynowego/analizy danych/co tam sobie wymyślę, a z tym już dużo łatwiej wystartować w tej gałęzi, ale nadal bez parcia, umiejętność wykorzystania tego we własnym zakresie wystarczy.