Hejka!

Jakiś czas temu napisałem posta w którym przedstawiłem idee o stworzeniu bloga na którym bym dokumentował naukę jakiejś dziedziny z programowania. Odzew był dosyć pozytywny, więc po dłuuugim czasie wziąłem się do pracy :D

Jeśli chodzi o temat to jest to data science/machine learning/ai w Pythonie. Nie mam za dużo doświadczenia związanego z pisaniem artykułów/blogów więc na początku na bank będzie sporo do poprawy, aaale z czasem będzie lepiej ;)
Jeśli
@nawacho: Gdzieś trzeba postawić granicę:) Mogłem zdecydować się na uczenie co to jest "if", "for", "zmienna" i "pakiet", ale stwierdziłem że to są aspekty (prawie..) każdego języka programowania i że:
1. Jest to wytłumaczone w ogromnej ilości miejsc, często w sposób prawie perfekcyjny.
2. Każdy kto zetknął się z programowaniem już o tym słyszał.

Także tak, to jest kurs dla początkujących - ale początkujących z Pythonem/ML, a nie z programowaniem w
Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory z newsa Google's AI reasons its way around the London Underground

Sieć neuronowa z podpiętą zewnętrzną pamięcią, widzę że nazywają to też differentiable neural computer (DNC). Muszę szybko się podszkolić w sieciach neuronowych, bo póki co siedzę tuta, a w temacie tyle interesujących rzeczy się dzieje.

#nauka #siecineuronowe #machinelearning #sztucznainteligencja
Building Machine Learning Systems with Python

Expand your Python knowledge and learn all about machine-learning libraries in this user-friendly guide! Packed with 290 pages of best practices, tutorials, and more Building Machine Learning system with Python shows you exactly how to find patterns through raw data. The book starts by brushing up on your Python ML knowledge and introducing libraries, and then moves on to more serious projects on datasets, Modelling, Recommendations,
DzisiajNaPacktPub - Building Machine Learning Systems with Python

 Expand your Pyth...

źródło: comment_ugqpIMnIUdrIqRqRLevY4VHfArH9FBHN.jpg

Pobierz
@venomik @damianbeat: Znam gościa, który się tym zajmuje. Sam nie jestem 'zawodowym' testerem, ale tak na 'oko' to się niczym nie różni. Gość generalnie sprawdza wydajność kodu w różnych konfiguracjach plus czy wogóle np. sieć neuronowa się uczy (np. poprzez sprawdzanie na jakims typowym zbirze danych uzywanym w publikacjach naukowaych (np. Cifar). Ponadto dogadał się z programisatmi co powinno być sprawdzane. Ma on wiedzę (chyba) podstawową co do tego jak
@siranen:
@rith: ja zaczalem nanodegree z Udacity i poki co jestem zadowolony. Rownolegle rbie sobie intro do statystyki w Udacity i pierwsze tematy juz za mna. Szczerze polecam. Mozesz tez sobie zrobic kurs na Courserze kurs Machine Learning od Andrew Ng. Taki bardzo ogolnikowy, zeby miec pojecie z czym sie wiaze ML. Albo po prostu r/machinelearning, tam jest duzo info jak zacza.
Szeregi czasowe są ważnym aspektem wielu gałęzi nauki i reprezentują:
- krzywe blasku ilustrujące zmiany jasności gwiazd w czasie
- krzywe EEG pozwalające na analizę funkcji mózgu
- zmiany kursów akcji na rynku

Przygotowanie szeregów czasowych tak by można było je wykorzystać w algorytmach uczenia maszynowego wymaga dodatkowych nakładów pracy:
- badane zjawisko jest często nierównomiernie próbkowane przez co nie da się wykorzystać szybkiej transformaty Fouriera (trzeba się ratować Lomb-Scargle method)
b.....f - Szeregi czasowe są ważnym aspektem wielu gałęzi nauki i reprezentują:
- kr...

źródło: comment_R7EaT17xUM3KhPL1dL2xqoOOVnIeUNsH.jpg

Pobierz
Ciekawe podejście - [Turing learning](https://www.sciencedaily.com/releas…/2016/…/160830083653.htm)

Jeden algorytm ma za zadanie nauczyć się malować realistycznie (jak człowiek) obrazy, drugi rozpoznawać czy dany obraz jest dziełem algorytmu czy człowieka. Dostajemy program i antyprogram, może tutaj jest nadzieja na stworzenie równowagi w której będziemy mieć coś do powiedzenia? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

#nauka #sztucznainteligencja #machinelearning
#machinelearning #datascience #programowanie #bigdata #python #praktyki #warszawa #deeplearning

witam serdecznie, czy zna ktoś warszawską firmę, w której można by złapać praktyki/staż ( nawet bezpłatne, zależy mi na zdobyciu doświadczenia "od kuchni" ) w dziale analizy danych, tym słynnym Big Data, ewentualnie jakimś pokrewnym?

zawodowego doświadczenia nie posiadam, znam jednakże całkiem nieźle Pythona z całym arsenałem w postaci Numpy, Scikit-learn, Matplotlib, mam jakieś podstawy środkowiska R w głowie, umiem całkiem szczegółowo opisać, zaimplementować
#machinelearning #programowanie

mam mały problem z TensorFlow, konkretnie implementacją sieci splotowej ( CNN ), czy jest tu ktoś za pan brat z tą biblioteką?

danex to tablica Numpy, przechowująca obrazki 30x30, daney przechowuje [1,0], [0,1]

tutaj jest kod źródłowy: http://pastebin.com/h3erTtXf
tutaj jest kod błędu: http://pastebin.com/KZZEec3n

nie mam zielonego pojęcia, co z tym fantem zrobić, ktoś coś?
#anonimowemirkowyznania
Cześć Mirki
Zastanawiam się nad rozpoczęciem doktoratu w dziedzinie analizy obrazu lub analizy mowy z wykorzystaniem technologii deep learning. Przeglądałem wpisy pod tagiem doktorat, ale większość wpisów dotyczyło ludzi z kierunków biologicznych, fizycznych itp. Jak to wygląda na uczelniach technicznych? Jak kwestia finansowa? Od kiedy można się starać o granty? Po doktoracie nie planuje pozostania na uczelni tylko rozpoczęcie pracy w jakiejś firmie. Zastanawiam się nad doktoratem ponieważ będę miał dostęp