IT-МИР. ПОМОЩЬ В IT-МИРЕ. BLOCKCHAIN. WEB 3.0
BLOCKCHAIN. ОБУЧЕНИЕ И УСЛУГИ IT-ТЕХНОЛОГИЯМ. WEB 3.0
Как недавнего выпускника буткемпа по машинному обучению от Flatiron School меня буквально затопило советами о том, как стать асом в прохождении интервью. Я заметил, что из социальных компетенций чаще всего упоминают умение объяснять принципы работы сложных алгоритмов машинного обучения человеку, который в этом совершенно не разбирается. В этой статье я ПОДРОБНЕЕ
Pandas — библиотека, которая не нуждается в представлении, если речь идёт о работе с данными. Она привносит высокую производительность, структурирование данных и удобную работу с ними. Однако при работе со значительно большим количеством данных, например, на одноядерном процессоре, работа библиотеки замедляется. Для сохранения производительности понадобится использование распределённых систем. Ещё один способ повысить ПОДРОБНЕЕ
Если вы когда-то использовали Keras для создания модели машинного обучения, то скорее всего перед этим вы строили примерно такие графики: Здесь представлена матрица потери при обучении, потери при валидации, точности обучения и графики точности валидации. Они являются первым и важным этапом при оценке точности и уровня обучения или переобучения для ПОДРОБНЕЕ
Если вы собираетесь создать классификатор изображений и вам нужна база для обучения, то вам понадобится лишь Google Open Images. Этот датасет состоит более чем из 30 миллионов изображений и 15 миллионов ограничительных рамок. Это 18 терабайтов изображений! К тому же Open Images является самым доступным из всех других датасетов изображений ПОДРОБНЕЕ
Что же такое data science? Data science — это научная дисциплина, которая занимается поиском истины и использует данные для получения знаний и идей. Data science стремительно развивается и уже представляет огромное значение для каждой отрасли и области науки. Тем не менее она все еще находится на начальном этапе развития. КАКОЕ ЗНАЧЕНИЕ ИМЕЕТ ПОДРОБНЕЕ
Навыки, необходимые для работы Сфера data science пользуется большим спросом, однако для трудоустройства вам потребуется опыт работы. Несмотря на это, у множества лучших специалистов стоит самый различный опыт за плечами — от гуманитарных наук до нейробиологии. Выпускникам или специалистам по аналитике, желающим начать карьеру в data science, будет довольно трудно создать портфолио, демонстрирующее ПОДРОБНЕЕ
У каждого из нас есть однообразные задачи, которые мы выполняем изо дня в день, из недели в неделю. Составление отчетов, в большинстве случаев, является одной из таких задач. Вы запрашиваете данные, визуализируете их, а затем отправляете своему боссу. Но что вы скажете на то, чтобы автоматизировать весь этот скучный процесс ПОДРОБНЕЕ
В стартапе, жаргонизм «метрика тщеславия» означает число, находящееся под контролем компании для того, чтобы убедить мир — а иногда и самих себя — в том, что они успешнее, чем есть на самом деле. Например, около восьми лет назад руководство Twitter объявило о том, что в их соцсети ежедневно публикуется более 200 млн твитов. Число ПОДРОБНЕЕ
Техники объяснения модели показывают, что изучает модель, а знание о том, что происходит внутри модели имеет большое значение. На протяжении последних десяти лет я общался со многими специалистами по Data Science, а техники объяснения модели — это моя любимая тема, с помощью которой можно отличить хорошего ученого. Некоторые считают, что модели машинного ПОДРОБНЕЕ
В своей известной презентации “Я не люблю блокноты” (видео и слайды) Джоэль Грус критикует Jupyter Notebook — вероятно, самую популярную среду разработки для машинного обучения. Для меня эта презентация несёт поучительный характер: когда все думают, что продукт хорош, нужны люди, которые раскритикуют его, чтобы мы не останавливались на достигнутом. На самом деле, ПОДРОБНЕЕ