Понять - да. Придумать — попробуй.

Это чистой воды Computer Science. Много у вас в окружении программистов, которые этим каждый день занимаются?

Понять - да. Придумать — попробуй.

так а при чём тут придумать? речь изначально шла о том, что чтобы успешно применять концепции ML/DL, надо бы понимать их математическую подоплёку. Выдумывать новые архитектуры никто не требует

Все же берут данные из одной колонки, перекладывают в другую, двигают пиксели по экрану.

конечно выдумывать подобное нужно очень редко

если нужно вообще

ну вот пригодилось в Кваке

а вот понять, как работают всякие PCA TSNE, имхо важно, чтобы уметь это правильно интерпретировать

точно так же, как и кучу других концепций в МЛе

Ткните носом пожалуйста в ссылку на гитхабе с сорцами numpy.dot(). Я не очень понимаю, как пакеты в питоне устроены, не могу найти сорцы

отличия в 3-м знаке, а разница в 19 порядков

корни, скорее всего, в особенностях представления вещественных чисел компьютером в виде чисел с плавающей точкой, а не в питоне и не в нампи

корни, скорее всего, в особенностях представления вещественных чисел компьютером в виде чисел с плавающей точкой, а не в питоне и не в нампи

хм, проверка на типы возвращает <type 'numpy.float32'> <type 'numpy.float64'> и как разрядность может влиять на результат?

Я вывел разность векторов. Абсолютная разница в 3 знаке начинается. А разница перемножении матрицы на себя - 19 порядков. При том, что характерный порядок значений в матрице первый

In [56]: print(np.dot(bb, bb)) 0.02 In [57]: print(np.dot(aa, aa)) 0.02 Что я делаю не так?

Напишите версии своих пайтонов и numpy

И разрядность ОС

Я вывел разность векторов. Абсолютная разница в 3 знаке начинается. А разница перемножении матрицы на себя - 19 порядков. При том, что характерный порядок значений в матрице первый

А если разложить np.dot(c1, c1) как np.dot(c2 + c21, c2 + c21) = np.dot(c2, c2) + np.dot(c21, c21) + 2 * np.dot(c21, c2), то какая разница получается?

c21 = c1 - c2, конечно

Можно даже конвертнуть в float32, для некоторой чистоты эксперимента.

И разрядность ОС

питон 2.7, нампи 1.13.3, макос последний х64

https://github.com/numpy/numpy/blob/c90d7c94fd2077d0beca48fa89a423da2b0bb663/numpy/core/src/multiarray/arraytypes.c.src#L3294 Сорcы здесь, может поможет

https://github.com/numpy/numpy/blob/c90d7c94fd2077d0beca48fa89a423da2b0bb663/numpy/core/src/multiarray/arraytypes.c.src#L3294 Сорcы здесь, может поможет

сорцы на Си... Умываю руки(

Баг на 2.7 воспроизвести не удается In [7]: a = np.float32(0.1) In [8]: aa = np.array([a, a]) In [9]: b = np.float64(0.1) In [10]: bb = np.array([b,b]) In [11]: np.dot(bb, bb) Out[11]: 0.020000000000000004 In [12]: np.dot(aa, aa) Out[12]: 0.020000001

Баг на 2.7 воспроизвести не удается In [7]: a = np.float32(0.1) In [8]: aa = np.array([a, a]) In [9]: b = np.float64(0.1) In [10]: bb = np.array([b,b]) In [11]: np.dot(bb, bb) Out[11]: 0.020000000000000004 In [12]: np.dot(aa, aa) Out[12]: 0.020000001

проблема возможно связана с jupyter notebook - запустил в терминале питон, результат получился корректный.

Гайз, привет! Я перевожу статью про ML, попался сложноперевариваемый абзац про «product design». Если среди вас есть добровольцы, буду очень признательна за помощь с переводом на человеческий.

Гайз, привет! Я перевожу статью про ML, попался сложноперевариваемый абзац про «product design». Если среди вас есть добровольцы, буду очень признательна за помощь с переводом на человеческий.

А есть уже переведенные?)

А есть уже переведенные?)

Переведенные статьи? Переведенные абзацы? Переведенные добровольцы? :D

Переведенные статьи? Переведенные абзацы? Переведенные добровольцы? :D

Ха-хааа... :DD Ну а вообще - общий смысл вашего сообщения про статью, первые несколько слов в нем опять же про статью... и Поэтомууу... Да, я про то, есть ли уже переведенные статьи :D

Ха-хааа... :DD Ну а вообще - общий смысл вашего сообщения про статью, первые несколько слов в нем опять же про статью... и Поэтомууу... Да, я про то, есть ли уже переведенные статьи :D

есть)

ссылку, плз. Интересно почитать :)

Гайз, привет! Я перевожу статью про ML, попался сложноперевариваемый абзац про «product design». Если среди вас есть добровольцы, буду очень признательна за помощь с переводом на человеческий.

Постите!

Коллеги. @NataMakarova из Яндекса приглашает всех желающих на митап по умным рекламным технологиям, релевантным теме нашей группы (machine learning, data science, и всё такое). Первоначальная ссылка от Наталии была с bit.ly, но по какой-то причине Роскомнадзор решил не показывать жителям РФ эту ссылку. Поэтому рекомендуется проходить напрямую на сайт яндекса: https://events.yandex.ru/events/meetings/21-nov-2017/ Как обычно: бесплатно. регистрация обязательна. трансляция будет.

Коллеги, FastICA - получается хороший результат для core-функции нелинейности Cube, а с logcosh (лог-Коши) - имеются проблемы (неустойчивое, бинарное решение). Есть какие то гайдансы почему Cube, logcosh или иные кёрнелы?

Sonya у нас вакансии под запретом, простите. В списке есть профильные чаты и каналы с вакансиями: github.com/goq/telegram-list

Sonya у нас вакансии под запретом, простите. В списке есть профильные чаты и каналы с вакансиями: github.com/goq/telegram-list

Ок, спасибо)

Коллеги, хотели еще с утра вам рассказать. В общем, платформа TrainMyData.com запустила конкурс по предсказанию продаж компании ascott group с призовым фондом в 525 000 рублей. Участие открыто для всех желающих! Спешите участвовать! По любым интересующим вопросам можно писать в официальный чат в телеграме: @trainmydata. #конкурс #полезное #интересное ?

https://www.kaggle.com/surveys/2017

https://www.kaggle.com/surveys/2017

Большое спасибо!

https://www.kaggle.com/surveys/2017

в Украине в 2 раза выше доход, чем в России

интересно, почему?

интересно, почему?

потому что яндексы и мейлрушечки платят драмматически ниже рынка

потому что яндексы и мейлрушечки платят драмматически ниже рынка

ну если они формируют большую часть рынка, то платят они по рынку =D

ну если они формируют большую часть рынка, то платят они по рынку =D

так "рынок" благодаря этому формированию массово покинул родину в 2014м

нет, просто у нас очень много умных людей, которые занимаются data science, оттого и платят так мало - рук больше, чем работы

нет, просто у нас очень много умных людей, которые занимаются data science, оттого и платят так мало - рук больше, чем работы

а в Сан-Франциско их не хватает

да. оттого там и платят выше чем везде

https://ria.ru/economy/20171111/1508616511.html так оказываетя не только майнеры виноваты в таких ценах на видюхи