Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Используем машинное обучение и компьютерное зрения для определения машин поблизости
Метод Нелдера — Мида — метод оптимизации (поиска минимума) функции от нескольких переменных. Простой и в тоже время эффективный метод, позволяющий оптимизировать функции без использования градиентов. Метод надежен и, как правило, показывает замечательные результаты, хотя и отсутствует теория сходимости. Используется по умолчанию в функции optimize из модуля scipy.optimize популярной библиотеки для языка python, которая используется для математических расчетов.
Статья описывает несколько способов ускорения кода для микро-бенчмарков
В позапрошлой части мы создали CVAE автоэнкодер, декодер которого умеет генерировать цифру заданного лейбла, мы также попробовали создавать картинки цифр других лейблов в стиле заданной картинки. Получилось довольно хорошо, однако цифры генерировались смазанными. В прошлой части мы изучили, как работают GAN’ы, получив довольно четкие изображения цифр, однако пропала возможность кодирования и переноса стиля. В этой части попробуем взять лучшее от обоих подходов путем совмещения вариационных автоэнкодеров (VAE) и генеративных состязающихся сетей (GAN)
Недавно я разработал алгоритм для логистики, и нужно было его куда-то пристроить. Помимо веб-сервиса решено было внедрить данный модуль в 1С, и тут появилось довольно много подводных камней. Начнем с того, что сам алгоритм представлен в виде dll библиотеки, у которой одна точка входа, принимающая JSON строку как параметр, и отдающая 2 колбэка. Первый для отображения статуса выполнения, другой для получения результата. С web-сервисом все довольно просто, у питона есть замечательный пакет ctypes, достаточно подгрузить нужную библиотеку и указать точку входа.
Статья про основы использования библиотеки cx_Freeze для создания запускаемых файлов и настройки параметров сборки.
Python - интерпретируемый язык, а это значит, что если вы хотите распространять ваше приложение, то у пользователя должен быть установлен интерпретатор, на вход которого он должен подать исходные коды вашей программы. Если вы разрабатываете приложение под Linux или основная масса пользователей вашей программы - айтишники (программисты, админы и им сочувствующие), то требование установить интерпретатор Python скорее всего их не испугает. А вот заставлять устанавливать Python, а, возможно, еще и дополнительные библиотеки обычных пользователей - сомнительная идея.
Data science-компании всё чаще смотрят портфолио, когда принимают решение о приёме на работу. Это, в частности, из-за того, что лучший способ судить о практических навыках — именно портфолио. И хорошая новость в том, что оно полностью в вашем распоряжении: если постараетесь – сможете собрать отличное портфолио, которым будут впечатлены многие компании.
Нет более полезного инструмента для исследования, чем подтверждённая практикой теория. Зачем нужна информационная теория измерений В предыдущей публикации [1] мы рассмотрели подбор закона распределения случайной величины по данным статистической выборки и только упомянули об информационном подходе к анализу погрешности измерений. Поэтому продолжим обсуждение этой актуальной темы.