Hej mirki. Jako że jestem newbie w #machinelearning każda wskazówka się przyda.

Staram się posortować bardzo dużą liczbę koncertów po ich estymowanych wpływach biletowych. Pojedynczy wektor danych zawiera podstawowo:

- ID koncertu,
- ID obiektu / lokalizacji
- ID artysty-wykonawcy

Poza tym dla niewielkiej części wektorów mogę przypisać zmienną, której szukam, czyli realne wpływy koncertowe. Jakieś pomysły?

Wiem, że jest to do zrobienia, bo w godzinę "na kolanie" (tj. w excelu...), stosując
@neko90: python, scikit learn i pobaw się algorytmami. Koncerty dla których masz wpływy dzielisz na dwie grupy, training i test, najlepiej funkcją traintestsplit, w proporcjach na przykład 80:20. Samo korzystanie z modeli jest bardzo proste, do tego jeszcze pod większością z nich są przykłady. Możesz zacząć na przykład od SVR.

EDIT: kurna, link się zepsuł ( ͡° ʖ̯ ͡°)

A w ogóle to miras, podziel
Mirki z #machinelearning. nie wiem, czy nie #!$%@?łem czegoś w odczytywaniu notacji, przeczytajcie więc to i powiedzcie, czy wszystko dobrze załapałem. Prosta sieć neuronowa z neuronami sigmoidalnymi.

Licząc pochodną z funkcji aktywującej, żeby użyć jej w delcie mam do pochodnej podłożyć wartość wyliczoną z wag i wartości neuronów z poprzedniej warstwy. A niie tą wartość, ale już po przepuszczeniu przez sigmoid. Innymi słowy, liczę f'(y), a nie f'(f(y)). wyjaśnienie: w jednym
@frogi16: ok, widze juz w czym problem, trochę kiepskie podejście w twoim zasobie jest do wytlumaczenia o co chodzi. Polecam zasoby internetowe nad książki.

Tl;dr: tak i tak

Na podstawie tego linka do stronki, zobacz sobie na akapit "The Backwards Pass". Ciężko mi bezpośrednio odpowiedzieć na pytanie bez spogladniecia na całość zasobu do ktorego sie odnosisz, ale generalnie to: jak tam masz w tym linku dEtotal/dw5 to to jest tłumacząc na
konto usunięte via Wykop Mobilny (Android)
  • 0
@dziobaki_sa_jadowite: dwójki też sam nie ogarniam, ale pojawia się też później, więc to musi być coś konkretnego.
Co do reszty to dzięki za wytłumaczenie, jutro będę miał czas jeszcze się z tym pobawić, więc spróbuję ogarnąć temat.
Czesc, zaczynam(a wlasciwie to skoncze po jednym projekcie) zabawe z machine learning w c#. I taka sprawa jest
Mam taka tabelke:
Zawodnik | Miejsce | Sila miesni | Wiek | Zmeczenie |Talent
Usain | 1 | 50 | 30 | 5 | TAK
Gatlin | 2 | 30 | 25 | 20 | TAK
Blake | 3 | 37 | 22 | 48 | NIE
ITD.. (Oczywiscie to tylko przyklad)
I chce
@garfyld: Microsoft ma całkiem niezłą bibliotekę CNTK z api w C# do Deep Learning i LightGBM do gradient boosted decision trees więc wszystkie klocki są dostępne. Chociaż jak zaczynasz, to może lepiej pomyśleć na początek o Pythonie i Pytorch/Mxnet, które są łatwiejsze w użyciu.
@Kura_Wasylisa: trochę racji możesz mieć... Ja sam zacząłem od tego. Jako wprowadzenie do tematu było całkiem przyjemne, tyle że za dużo się tam nie dowiedziałem - praktycznie cały kurs opiera się o scikit learn.
#programowanie #machinelearning #python #pytanie #opencv

Chciałbym by program w czasie rzeczywistym oznaczał cyfry wyskakujące na ekranie. Zrobiłem już demo z bazą MNIST jednak napotyka ona troche problemów. Pomyślałem, że może stworze nowe wzorce na podstawie fonta (pic rel) gdyż nie są to liczby pisane ręcznie. Najlepiej by było ograniczyć się tylko do tych wzorców. Nie wiem jednak jak dodać to do bazy czy stworzyć nową baze.
Mógłby ktoś nakierować na jakieś przydatne
Pobierz
źródło: comment_GN37WQB7nSGCGmIg1hw3I78xlkmhSFkm.jpg
Musisz wczytać sobie pliki .png do numpy array. Kazdy plik który masz na screenie jest osobnym elementem 'feature' do którego przypisujesz etykietę zgodnie z nazwą. Przykład, będziesz miał 9 plików charakteryzujących jedynkę. Aby proces uczenia zadziałał musisz również dostarczyć etykietę ('label') do każdego pliku. Można to łatwo dostać przy pomocy skryptu podobnego do https://pastebin.com/77zRij5J
Wczytanie .png do np.array można zrobić na wiele sposobów np. https://stackoverflow.com/questions/31386096/importing-png-files-into-numpy
Po kodze trenera wydaje mi się, że
@Ustenek: wszystko działało ale kiedy patrzył na jedynke to cały czas twierdził że to trójka. Zacząłem przeglądać baze i sie okazało że jedynek tam w ogóle nie ma. Musiałem dorobić pusty folder w tym konwerterze żeby dodał też te jedynki i teraz wszystko śmiga.
#gamedev #machinelearning #ml #gry #2048
Znajomy potrzebuje pomocy. Uczy sieć rozwiązywania gry #2048 i potrzebuje dobrych rozegrań.
Link do gry
Sterowanie strzałeczkami. Rozegranie zostaje zapisane w momencie przegranej lub kliknięcia R (reset).
Jak macie słabszą rundę, zwyczajnie odświeżcie, wtedy nie zostanie zapisane.
Powodzenia i dzięki za pomoc ( ͟ʖ)
Kod: https://github.com/sadmat/nn2048
Wykopki jak wiadomo inteligencją raczej nie grzeszą, więc gdy pojawił się nowy sezon #blackmirror zgodnie uznały, że odcinek #metalhead jest totalnie bez sensu i słaby

Piesek SpotMini produkowany przez #bostondynamics będzie dostępny w sprzedaży w 2019

Robocik nie będzie do przynoszenia kijka, tylko do celów obronnych. Będzie można też instalować na nim dowolne rozszerzenia (czytaj: bronie).

Więcej w artykule
https://www.cnet.com/news/boston-dynamics-spotmini-robot-dog-goes-on-sale-in-2019/

#machinelearning #robotyka #militaria
2 tygodnie temu pisałem o społecznościowym projekcie, starającym się odtworzyć to, co zrobiło Google tworząc Alpha Zero - sieć neuronową uczącą się szachów od podstaw grając sama ze sobą. Obecnie trwa mecz Leela Chess Zero Id 125 vs. Stockfish 1.0 na TCEC, jako przerywnik przed sezonem 12-tym. Wynik po dwóch grach to 1.5 -0.5 dla Leeli, a drugą grę wygrała w pięknym stylu w 26 ruchów. Nadal jest jednak słabiutka w końcówkach
@JakTamCoTam: Lepiej zapłacić, ale to instrukcja dla osób, które nie chcą płacić, a chciałyby pomóc w projekcie.

Obecny poziom wnioskując z meczu ze Scorpio to ok. 2650 elo (z tym że dużo micniejsza w otwarciu i wczesnej grze środkowej, a tragiczna w końcówkach), obecnie prowadzi z SF 1, który na TCEC ma ranking 2750 elo. Ostatnio jakiś IM na 12 meczów 10 przegrał a 2 zremisował. Jeszcze 3 tygodnie temu była
@stefan_banach: @LowcaG
Ad. ELO
2000-2200 elo ma wersja na stronce play.lczero.org, realna siła:
Wygrała z Fruit 2.1 (niecałe 2700 elo). Ze Stockfishem 1.0 11.5 - 8.5 (2700-2800 elo) i ze Scorpio 5.0 - 15.0 (2800-2900 elo). Zagra w dywizji 4 TCEC, która startuje dzisiaj, bo zwolniło się jedno miejsce, wtedy zobaczymy realną siłę. Będzie używać dodatkowo tablebase'ów, które dają ~+300 elo.

Ad. self-learning
Uczy się tylko grając sama ze sobą, dokładnie