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

Python – один из самых популярных языков программирования для реализации искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря своему простому синтаксису и широкому спектру библиотек, Python является идеальным выбором для многих проектов AI и ML.

1. Введение в нейронные сети

2.Метод обратного распространения ошибки, функции активации

3. Методы регуляризации в DL

4. Компьютерное зрение. Сверточные нейросети

5. Компьютерное зрение. Transfer Learning

6. Автоэнкодеры и векторные представления слоев

7. Языковое моделирование и RNN

В этом видео мы изучим основы библиотеки scikit-learn для языка программирования Python. Рассмотрим базовые принципы, классы моделей машинного обучения, функции оценки качества моделей, методы обработки данных и многое другое.

Scikit-learn - бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python.

ConvNeXt V2

Привет, Хабр! В данной статье будет рассмотрено применение логистической регрессии, причинного случайного леса (Causal Random Forest), метода CUPED для оценки изменения целевой переменной в Python при проведении А/Б тестов. Основное внимание будет уделено практике, теоретические аспекты методов будут упомянуты вскользь.

Прошло некоторое время с тех пор, как мы в последний раз проводили обзор на библиотеки по машинному обучению. В связи с этим мы воспользовались возможностью закончить декабрь именно с такого свежего списка.

Как мы составляли список из 38-и лучших Python-библиотек для Data Science

Небольшое предисловие

TensorFlow — это одна из наиболее популярных открытых библиотек с датасетами для задач машинного обучения. Разработкой TensorFlow занимаются исследователи из Google Brain. Библиотека предоставляет доступ к датасетам с изображениями, видео, аудио и текстами.

Датасеты изображений

Презентация: https://github.com/bayesgroup/bayesgr...

Как многорукие бандиты могут помочь Starbucks отправлять персонализированные предложения своим клиентам.

Как часто вы ждете предложения по промокоду, чтобы купить товар? И после нескольких неинтересных сделок вам захотелось отказаться от использования этой услуги?

Резюме

В сентябре 2022 проходил хакатон «Машинное обучение на графах» от компании ВК на платформе «Цифровой прорыв». В хакатоне участвовала команда Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка: Александр Сенин, Георгий Смирнов и Валерий Смирнов.

Мы заняли 1 место в хакатоне, далее подробно расскажем, как нам удалось победить.

Введение

Все модели машинного обучения имеют набор гиперпараметров или аргументов, которые должны быть заданы специалистом.

Есть такая поговорка «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки - лучший тому пример. Это поможет вам простым способом написать сложную и трудоемкую функцию простым способом. В любом хорошем проекте используется одни из лучших доступных библиотек.

Reinforcement Learning for Molecular Design Guided by Quantum Mechanics: https://arxiv.org/abs/2002.07717

Рейтинг фреймворков DL в соответствии с данными Statista:

1. TensorFlow.

2. Keras.

3. PyTorch.

+ TensorFlow хорошо показывает себя при развертывании на сервере. Библиотека TensorFlow Extended, позволяет делать мониторинг модели и поступающей в модель информации.

изучает зависимость времени дожития от независимых переменных предполагает прогнозирование риска наступления события для рассматриваемого объекта и оценивает влияние независимых переменных на этот риск.

При анализе данных дожития интерес представляют:

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.

Если вас когда-либо называли «слишком чувствительным» или вы боитесь отказа, то это явление, набирающее популярность в TikTok, может показаться вам знакомым.

Шахматы — это бесконечные упражнения для ума, который развивают умственные способности, используемые на протяжении всей жизни, такие как: концентрация, критическое мышление, абстрактное мышление, решение проблем, распознавания образов, стратегическое планирование, творчество, анализ, синтез и оценка.

1. Введение

2. Модификация и выборка данных

3. Выборка данных. Часть 2

4. Транзакции. Триггеры и хранимые процедуры

5. Индексы и производительность

6. Оптимизация запросов. Оптимизация структуры данных

7. Репликация, полнотекстовый поиск, JSON

8. Сохранность данных

В первой работе Каннера перечисляется ряд признаков, характерных для всех детей-аутистов. Эти признаки включают следующее:

В нём можно на реальном примере понаблюдать за эволюцией алгоритма и повлиять на неё, поковырявшись в настройках. Так, можно самостоятельно настроить время обучения, количество машин в одном поколении, количество итераций и другие параметры.

На видео, например, видна разница между 1 и 40 поколениями.

День первый:

• Анохин Константин - Нейронный код: в поисках клеточных принципов кодирования когнитивной информации.

День второй с таймингами докладов:

• Иван Оселедец - Геометрия в задачах машинного обучения. (39м:25c)

Это Москва и область, Краснодарский край и Татарстан.

Вызываешь в приложении таксомотр, а за тобой приезжает машина-робот, в которой никто не слушает шансон, никак не пахнет и дурацкими вопросами не портит настроение. И никто не сможет чихнуть и заразить вирусом!