Wszystko

Najnowsze

Archiwum

fake_name
  • 1
@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
  • Odpowiedz
P.....r
P.....r
  • 2
@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.
  • Odpowiedz
b.....f
b.....f
  • 15
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:
b.....f - Szeregi czasowe są ważnym aspektem wielu gałęzi nauki i reprezentują: - kr...

źródło: comment_R7EaT17xUM3KhPL1dL2xqoOOVnIeUNsH.jpg

Pobierz
  • 1
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
x.....x
x.....x
  • 3
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
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
luki_sk
luki_sk
  • 3
Czy ktoś wie jak zapisać (a później także wczytać) własne modele? Czy konieczne jest implementowanie interfejsow MLWriteable, MLReadable? Jeślli ktoś ma jakiś przykład, wskazówki itp i chce sie nimi podzielić to bede niezmienie wdzieczny :)

Korzystam z pythona 3.4 i spark 2.0.0.

#spark #machinelearning #programowanie
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
luki_sk
luki_sk
  • 1
@Tomek7: dziękuję za odpowiedz :)
a widziałeś może jakiś przykład w Pythonie?
sprobuje wzorwac się na scali, ale gdybyś jednak coś miał to byloby super
  • Odpowiedz
c.....a
c.....a
  • 5
#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
  • 16
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
c.....a
c.....a
  • 3
#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
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
AnonimoweMirkoWyznania
  • 1
#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
  • 4
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Tomek7
Tomek7
  • 1
@luki_sk z SkLearn coś konkretnego potrzebujesz? Spark ma bibliotekę MLLib, może ona wystarczy? Generalnie ja się uczyłem głównie z dokumentacji Sparka + postów na blogu Databricks i Cloudery (Hortonworks ma też ok tutoriale), jakbyś miał jakieś pytania do Sparka to z chęcią pomogę - choć sam pisałem w Javie i Scali, to Pythona coś tam umiem, a koncept znam :P
  • Odpowiedz
zajety_login
zajety_login
  • 1
@luki_sk: Jeżeli chcesz poznać podstawy Sparka to na początek w zupełności wystarczą pierwsze rozdziały (myślę że do 4 rozdziału włącznie, co daje jakieś 70 stron) Learning Spark z Oreilly'iego. W środku są przykłady w Scali, Javie i Pythonie. Dalsze rozdziały na początek nie są Ci potrzebne, no chyba że bardzo będziesz chciał, ale wtedy uważaj na rozdział 5 ("Loading and Saving your data") i 9 ("Spark SQL") dlatego że są
  • Odpowiedz
elektroencwelograf
  • 3
Myślicie, że będzie kiedyś wykonalne coś takiego?

Komputer dostaje X nagrań meczów z jakąś drużyną i uczy się sposobu gry zawodników, a jak już się nauczy wielu takich drużyn, to renderuje symulowane mecze między dwiema wybranymi.

Domyślam się, że na ten moment to jest science-fiction, pewnie nawet o wiele bardziej fiction niż science, ale pobawcie się w futurologów i pomyślcie ( ͡° ͜ʖ ͡°)

#pytanie #
  • 16
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
kiwis
  • 3
@SwordPL: @trb: Napewno znajomości podstawowych narzędzi. Umiejętności interpretacji tych narzędzi, wizualizacji wyników, testowanie skuteczności modeli. Dobra znajomość eRa, lub Pajtona.
  • Odpowiedz

Powiązane tagi