AI Новости: Машинное обучение и анализ данных. Python. Алгоритмы, методы, лекции. Новости 2018

Введение

Разберем популярные паттерны проектирования ML-систем для ответов на следующие вопросы:

Какой способ выбрать для деплоя модели в production?

Как затащить сложный ML-пайплайн в real-time сервис?

Каким способом тестировать новую версию модели?

Слияние позволяет объединить данные из разных источников в единую структуру. Это необходимая операция при работе с табличными данными, поскольку невозможно или нецелесообразно хранить все данные в одной таблице данных или DataFrame.

Ребята, привет! Сегодня команда ProductStar подготовила для вас статью, в которой мы рассмотрели общие принципы работы и области применения дерева решений. Материал подготовлен на основе работы Акобира Шахиди «Деревья решений: общие принципы»

Что метод, что функция, а что технология

Данная статья является переводом. Оригинал находится здесь.

Здравствуйте, дорогие читатели. С вами еженедельная рубрика рекреационной математики в интернете. Сегодня поговорим о том, почему лучшее — враг хорошего, а также о совсем нескучных системах линейных уравнений.

Введение

Раз уж Вы заинтересовались данной статьёй, то ожидается, что Вы умеете программировать на с++ с использованием библиотеки Qt и разрабатывать нейросети на Python c использованием библиотеки tensorflow.
Соответственно остаётся только понять как использовать обученные Вами нейросетевые модели в Qt проектах.

Сегодня пойдет речь о методах снижения размерности эмбеддингов для задач определения семантического сходства предложений.

Так уж устроен наш мозг, что если у него есть возможность отложить сложную задачу «на потом», он это обязательно сделает. Сложное отложит, простым займётся. Не любит он тратить силы и напрягаться…

Что такое деревья решений?

1. В данном видео кратко рассказываем про архитектуру брокера сообщений Kafka. Приводим примеры кейсов использования kafka в ml проектах. Пишем на python простейшие producer и consumer для отправки сообщений в kafka и считывания.

Вы уже не раз просили меня написать реализацию алгоритма бустинга ?

В новом видео разобрала классическую реализацию, плюс попробовала еще добавить регуляризатор для снижения переобучения алгоритма)

Привет, Хабр!

Меня зовут Паймеров Владимир, я Data Scientist и участник профессионального сообщества NTA.

00:00:19 Приветствие. Вступление к лекции

00:01:35 Актуальность машинного обучения

00:02:43 Контакты

00:04:04 Что такое машинное обучение?

00:09:04 Ветви машинного обучения

00:11:31 Машинное обучение с учителем

00:29:36 Ответы на вопросы студентов

Небольшое предисловие

Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые.

Вводная лекция

Введение в МО. Python — переменные и типы данных

Работа с данными и визуализация

Метод главных компонент

PCA и t-SNE

Линейная регрессия

k-nn, Naive Bayes

Логистическая регрессия

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Продолжаем разговор про визуализацию данных, почему это не просто графики и картинки и в каких случаях их применять

1. Boxplot

Сбор данных (Data collection) является техникой профессионалов, а готовые данные в интернете часто ограничены авторскими правами. В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе.

Обсудить

Где искать датасеты?

1. Kaggle

Загрузка данных