Wpis z mikrobloga

Hej, nie odzywałem się jakiś czas, ale wcale nie próżnowałem na #jakbadacdane. Opublikowałem w tym czasie kilka artykułów #datascience i #machinelearning, myślę więc, że jest dobrze ;-). Sądzę, że dla każdego znajdzie się coś ciekawego:

* https://www.jakbadacdane.pl/accuracy-precision-recall-f1-co-to-za-czary/ - Przegląd podstawowych metryk oceniających jakość modelu w klasyfikacji. Powinno rozjaśnić nieco temat dla początkujących.
* https://www.jakbadacdane.pl/dlaczego-warto-zainteresowac-sie-scikit-learn/ - Zaczynasz nową ścieżkę kariery albo po prostu projekt i zastanawiasz się, w jakie narzędzia zainwestować swój czas? Ja polecam Scikit-Learn. W artykule dowiesz się dlaczego.
* https://www.jakbadacdane.pl/lanl-earthquake-prediction/ - Całkiem fajny konkurs na Kaggle polegający na przewidzeniu, kiedy nastąpi trzęsienie ziemi. Jeśli nie wiesz jak zacząć - tutaj się tego dowiesz.
* https://www.jakbadacdane.pl/colab-czyli-jak-za-darmo-uzyskac-dostep-do-gpu/ - Zabierasz się za deep learning, ale nie masz pieniędzy na GPU? Możesz zawsze skorzystać z opcji GPU dla ubogich, czyli Google Colab. Z artykułu dowiesz się jak zacząć, na przykładzie kursu FastAI.

Jeśli uważasz, że robię coś sensownego, to oprócz odwiedzania bloga i komentowania artykułów, zachęcam Cię do oddania głosu na mój #blog w konkursie Gala Twórców w kategorii Technologiczne i specjalistyczne: https://galatworcow.pl/t/jak-badac-dane/

Dzięki!
  • 1