Data Science | Machinelearning [ru]

2021-04-25 12:44:00 Создаем несложный шахматный ИИ: 5 простых этапов
[ Статья ] Открыть/Комментировать

2021-04-24 12:00:32 ​​Диаграммы рассеяния

Диаграмма рассеяния лучше всего подходит для визуализации связи между двумя
спаренными множествами данных. Например, на рис. 3.7 показана связь между
числом друзей пользователя и числом минут, которые они проводят на веб-сайте
каждый день:
friends = [ 70, 65, 72, 63, 71, 64, 60, 64, 67)
minutes = [175, 170, 205, 120, 220, 130, 105, 145, 190)
labels = ['а', ·ь·, 'с', 'd', 'е', 'f'' 'g'' 'h', 'i']
# Друзья
# Минуты
# Метки
plt.scatter(friends, minutes)
# Назначить метку для каждой точки
for label, friend_count, minute_count in zip(labels, friends, minutes):
plt.annotate(label,
xy=(friend_count, minute_count), # Задать метку
xytext=(5, -5), # и немного сместить ее
textcoords='offset points')
plt.title("Чиcлo минут против числа друзей")
pl t. xlabel ( "Число друзей")
plt.ylabel("Чиcлo минут, проводимых на сайте ежедневно")
plt.show () Открыть/Комментировать

2021-04-23 13:00:36 Как улучшить свои навыки в веб-разработке, фронтенде и вёрстке?

Просто подписаться на канал «Просто: разработка» и читать ценные статьи, а также авторские наработки от веб-разработчика с десятилетним опытом.

YouTube-канал с уроками, а также чат на тысячу человек — прилагаются.

Подписаться тут: t.me/prostorazrabotka Открыть/Комментировать

2021-04-23 09:01:11 Собеседование по Data Science: чего от вас ждут
[ Статья ] Открыть/Комментировать

2021-04-22 19:30:50 ​​Тонкая настройка предварительно обученных трансформаторов в RNN
Microsoft + Deepmind + ...

Трансформеры - это текущая СОТА в языковом моделировании. Но они сопряжены со значительными вычислительными затратами, поскольку механизм внимания квадратично масштабируется по длине последовательности. Потребление памяти также линейно растет с увеличением длины последовательности. Это узкое место ограничивает использование крупномасштабных предварительно обученных моделей генерации, таких как GPT-3 или преобразователи изображений.

Недавно было предложено несколько эффективных вариантов трансформатора. Например, рекуррентный вариант линейной сложности (https://arxiv.org/abs/2006.16236) оказался хорошо подходящим для генерации авторегрессии. Он аппроксимирует внимание softmax с помощью рандомизированных или эвристических карт характеристик, но может быть трудно обучить или получить неоптимальную точность.

Эта работа преобразует предварительно обученный преобразователь в его эффективный рекуррентный аналог линейной сложности с изученной картой функций для повышения эффективности при сохранении точности. Для этого они заменяют softmax Внимание в готовом предварительно обученном трансформаторе на его рекуррентную альтернативу линейной сложности, а затем тонкую настройку.

Плюсы:
+ Процесс точной настройки требует гораздо меньше времени графического процессора, чем обучение повторяющихся вариантов с нуля
+ Преобразование большого стандартного трансформатора в облегченную модель вывода без повторения всей процедуры обучения очень удобно во многих последующих приложениях. Открыть/Комментировать

2021-04-22 14:30:00 ​На Открытом Уроке мы подробно разберем, что же такое платформы Оркестрации, какие решения есть сегодня на рынке и даже углубимся в практический пример использования одной из самых распространенных платформ на сегодня: Apache Airflow.

Демо-занятие является частью онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Для вас это возможность попробовать курс, познакомиться с преподавателем и получить ценные навыки. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/eEGc/ Открыть/Комментировать

2021-04-22 09:01:00 ​​Чем искусственный интеллект отличается от машинного обучения?

*AI* Искусственный интеллект нацелен на создание художественной компьютерной системы, подобной людям, для решения сложных проблем.

*ML* позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат

*AI* В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на 3 типа. Слабый ИИ, Общий ИИ и сильный ИИ.

*ML* ML делится на 3 типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

*AI* Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шкалы успеха.

*ML* Машинное обучение в основном связано с точностью и закономерностями.

*AI* ИИ позволяет машине имитировать поведение человека.

*ML* Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта

*AI* В основном имеет дело со структурированными полуструктурированными и неструктурированными данными.

*ML* ML работает со структурированными и полуструктурированными данными.

*AI* Применение ИИ - это Siri, поддержка клиентов с помощью кэтботов, интеллектуальных гуманоидных роботов и т. Д.

*ML* Применением машинного обучения являются системы рекомендаций, алгоритмы поиска, предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. Д. Открыть/Комментировать

2021-04-21 19:00:35 ​Научитесь с помощью компьютерного зрения решать реальные задачи бизнеса! Если вы Data Scientist с опытом и хотите освоить новые технологии, ждем вас на онлайн-курсе «Computer Vision».

Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам курса

Пройти тестирование: https://otus.pw/Ii51/ Открыть/Комментировать

2021-04-21 09:01:19 Комплексная нейронная сеть на основе ряда Фурье от функции многих переменных
[ Статья ] Открыть/Комментировать

2021-04-20 15:33:42 Как дата-саентисты помогают по-новому взглянуть на футбол, а нейросети пишут гороскопы и вызывают налоговые скандалы — читайте в апрельском Data Science-дайджесте от Нетологии.

https://netology.ru/blog/04-2021-data-science-daijest Открыть/Комментировать