Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В машинном обучении есть один неоспоримый плюс- возможность заниматься чем угодно, если об это 'что угодно', есть данные. В данной статье мы обработаем данные с орбитального телескопа Kepler, сделаем отбор признаков и построим ml модель для классификации экзопланет. Это первая часть статьи с этими данным.
Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Представьте себе, что вы читаете книгу и хотите найти все места, где упоминается слово «кот». Не знаю, зачем вам это, но пока остановимся на том, что вы это хотите. Вот очень надо.Так как это сделать?
Следующим мощным алгоритмом машинного обучения является AdaBoost (adaptive boosting), в основе которого лежит концепция бустинга, когда слабые базовые модели последовательно объединяются в одну сильную, исправляя ошибки предшественников.
У меня много статей в закладках. Многие из них я добавил, чтобы прочитать позже. Эта статья не про то, почему так произошло и как с этим бороться, а про то, как выбрать статью для удаления чтения. Давайте найдем самые лучшие статьи. Критериями могут быть, например, рейтинг, просмотры и т.д. И красиво оформим в виде HTML-файла.
Была классическая задача: по табличным данным предсказать некое событие — случится или нет. И как бы я к этим данным ни подбирался, с какого ракурса ни смотрел, результат, увы, не впечатлял. Данных было мало, а то, что было, обладало слабой предсказательной силой. Хотя казалось, что что-то вытащить все-таки можно.
На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.
Сегодня мы рассмотрим проект с открытым исходным кодом, позволяющий создавать дипфейки, клонировать речь, генерировать видео, удалять текст и объекты, а также получать изображения без фона, прямо на вашем компьютере. Поговорим о Wunjo AI и его возможностях для тех, кто еще не в курсе.
Поделюсь личным опытом болей и радостей жизни с тестами и без. Обсудим лучшие и худшие практики. Покурим вместе код.
Про то, как структурировать метрики прометея в коде, выстроить удобные абстракции. Как меняется парадигма при переходе со statsd на прометей. Подводные камни при работе с прометеем.
Задумывались вы над тем, чтобы задавать вопросы непосредственно из своих документов, хранящихся в облаке? Сохраните своё время, которое уходило бы на поиски и ручной мониторинг сайтов, и задействуйте автоматизацию при работе с PDF-документами. Если вас занимает такая перспектива, эта статья окажется для вас ценным ресурсом.
В декабре 23-го мне поступила творческая задача разработать телеграм-бот для проведения новогоднего марафона-тренинга по личностному росту. В этой статье расскажу о проблеме, с которой столкнулась при разработке телеграм-бота. Разберем ошибку 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API.
Среди всех методов ансамблирования особое внимание заслуживают две очень мощные техники, известные как стекинг (stacked generalization) и блендинг, особенность которых заключается в возможности использования прогнозов не только однородных, но и сразу нескольких разных по природе алгоритмов в качестве обучающих данных для другой модели, на которой будет сделан итоговый прогноз.
Сегодня я расскажу и покажу, как сделать Genetic Algorithm(GA) для нейросети, чтобы с помощью него она смогла проходить разные игры. Я его испробовал на игре Pong и Flappy bird. Он себя показал очень хорошо.
АА-дерево - это модификация красно-черного дерева с целью упрощения реализацииКак его реализовать и как оно работает на конкретных примерах
Мы продолжаем изучать PySide6/PyQt6 и сейчас мы с Вами познакомимся с виджетами, компоновкой и Qt Designer. PySide6 включают в себя довольно большое количество встроенных виджетов. Вы можете найти более подробную информацию в официальной документации PySide6.
Сегодня я расскажу как одно из наших решений сделало свой последний вздох, что привело к небольшому факапу, и о том как большое исследование помогло выиграть нам время и избежать ещё большего факапа — или нет?
Кластеризация — это набор методов без учителя для группировки данных по определённым критериям в так называемые кластеры, что позволяет выявлять сходства и различия между объектами, а также упрощать их анализ и визуализацию. Из-за частичного сходства в постановке задач с классификацией кластеризацию ещё называют unsupervised classification.