Read & listen

2022-11-12 14:23:49 Часові ряди та що з ними робити. Гайд для початківців

Що таке часові ряди, як їх створювати та що можна робити з їхньою допомогою. Дмитро Меланченко, розробник в Salesforce, роз'яснює все і пояснює на прикладах, як можна передбачати майбутнє й шукати корисні цікавинки у минулому.

https://dou.ua/goto/Lb0G Открыть/Комментировать

2022-11-10 16:09:22 https://dou.ua/forums/topic/40798/?from=tg&utm_source=telegram&utm_medium=social Открыть/Комментировать

2022-11-05 11:27:11 https://www.sciencedaily.com/news/computers_math/information_technology/ Открыть/Комментировать

2022-10-20 09:54:35 https://odsc.com/blog/three-ways-of-performing-sentiment-analysis/?utm_campaign=Newsletters&utm_medium=email&_hsmi=2&_hsenc=p2ANqtz--LHzDhGbd_ypcOpz_gzntBiFp8fNOzliN201LiAGMhKFqjxgnDrPVxWIDSsq-kUshQoBFyU9L4XxN9UaVi0N_A04nFpw&utm_content=2&utm_source=hs_email Открыть/Комментировать

2022-10-13 13:12:02 15+ Top Computer Vision Projects: Ideas for Beginners [2022]
https://www.v7labs.com/blog/computer-vision-project-ideas Открыть/Комментировать

2022-09-24 11:08:22 Как прокачать свой SQL до уровня больших данных

Чем отличается SQL в больших данных от обычного SQL? В больших данных используются распределённые вычисления.

Вычисления распределяются между несколькими серверами. Одна база данных находится сразу на нескольких серверах. Результат запроса тоже вычисляется одновременно несколькими серверами. Алгоритмы распределённых вычислений описывает парадигма MapReduce. Давайте разберём, на что это влияет и как прокачать свой SQL до уровня больших данных.

Предупреждение: в данной статье рассматриваются канонические архитектуры обработки данных. Многие современные СУБД и фреймворки построены на их основе и содержат в себе множество доработок и улучшений. Однако набор оптимизаций может отличаться. Поэтому реальная обработка данных на вашем проекте может отличаться в лучшую сторону благодаря именно вашему инструменту. Важно понимать, какие именно оптимизации способен выполнять ваш фреймворк, чтобы правильно контролировать эффективность алгоритмов.

Читать дальше

@data_analysis_ml Открыть/Комментировать

2022-07-12 19:37:11 Visual Introduction to Deep Learning .pdf Открыть/Комментировать

2022-07-05 14:12:04 Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

Предварительное обучение на временных рядах (например график температуры, цена акций и тп) представляет собой сложную проблему из-за потенциального несоответствия между тренировочными и тестовыми данными (например сдвиги во временной динамике, циклические эффекты и тп).

По сравнению с другими модальностями, во временных рядах мы ожидаем, что временные и частотные представления одного и того же примера расположены близко друг к другу во временно-частотном пространстве. Это значит что мы можем посчитать эмбеддинг сигнала во временном домене и его же эмбединг в частотном. Если наша сеть обучена правильно, то эти эмбединги (их косинусное расстояние) будут располагаться близко друг другу.

Статья
Код

#signalprocessing Открыть/Комментировать

2022-06-18 22:13:25 Python Program for Binary Search (Recursive and Iterative) - GeeksforGeeks
https://www.geeksforgeeks.org/python-program-for-binary-search/ Открыть/Комментировать