курсы "купи наш месячный курс джавы и войдивайти" сменили курсы по машинному обучению, кек

это уже устарело, зарплаты в мл и так уже упали со сверххайповых

нужен новый хайп

а пока новый хайп не пришёл (или затаился среди корпоративных секретов), я предлагаю Kaggle Blockchain

Не секрет, что соревнование в Kaggle аналогично майнингу: перебор архитектур и гиперпараметров побольше, железо у амазона купить, стандартный воркфлоу с данными сделать — майнинг, одним словом, proof of kagglework

у кого-то случайно выстреливает top1

PoK. Proof of Kaggle

Это значит, что можно строить блокчейн поверх кеггла. Blockchain -> Blockchain on Kaggle == KaggleChain KaggleChain is still Kaggle Была другая инициатива — устраивать kaggle-соревнования внутри блокчейна. Kaggle -> Kaggle on Blockchain. Теперь соединим две инициативы. KaggleChain —> KaggleChain on Blockchain —> KaggleChain on Blockchain on Kaggle —> KaggleChain on KaggleChain

Итого, KaggleChain можно стакать с самим собой! Не правда ли, самое любимое занятие на кеггле — стекать всё подряд

теперь можно стекать кегглчейны

теперь можно стекать кегглчейны

ну тебе с таким забористым товаром можно особо не беспокоиться

на блокчейн лучше ложатся генетические алгоритмы. принимаемый в чейн блок ~ лучшая модель из поколения. таким образом сам чейн в любой момент времени является таким себе филогенетическим деревом

можно делать хардфорки (как сумчатые в австралии) и грабить корованы

в принципе, на кошечках уже протестировано

Че-т вы жесткие

как орбит наждачка

Монговцы начали копать в сторону ML https://www.mongodb.com/blog/post/training-machine-learning-models-with-mongodb

Монговцы начали копать в сторону ML https://www.mongodb.com/blog/post/training-machine-learning-models-with-mongodb

О, теперь можно будет продолбать и модели

О, теперь можно будет продолбать и модели

Продолбать?

сидишь такой и долбишь модели в монге)

> продолбать ору

О, теперь можно будет продолбать и модели

Если вы про «монга теряет данные», то у меня для вас очень плохие новости: https://jepsen.io/analyses/mongodb-3-4-0-rc3

Одно только то, что это было возможно, говорит о качестве разработки/протокола. Мягко говоря доверие потеряно. Пробовал монго в продакшене 2 раза. Спасибо, больше не хочу

Одно только то, что это было возможно, говорит о качестве разработки/протокола. Мягко говоря доверие потеряно. Пробовал монго в продакшене 2 раза. Спасибо, больше не хочу

под какие задачи?

Бекенд обыкновенный для мобильного приложения, без особых нагрузок

Одно только то, что это было возможно, говорит о качестве разработки/протокола. Мягко говоря доверие потеряно. Пробовал монго в продакшене 2 раза. Спасибо, больше не хочу

Одно только то, что в реальной жизни условия о которых говорят в Яспене, очень сложно получить, говорит о глубине ваших знаний в этой области ;) И что вас обидело-то?

При чем здесь глубина знаний к практическому опыту? Расскажите про свой экспириенс с монго.

При чем здесь глубина знаний к практическому опыту? Расскажите про свой экспириенс с монго.

Было приятно

Эксплуатирую монгу с 2009 года. Есть даже легаси сервис, работающий по сей день, на 1.0.x. Брат жив, клиенты живы, данные живы.

Что у вас такого с монгой приключилось, что после второго раза у вас к ней такая неприязнь?

хорошая база данных и квесты интересные

Вопрос интересный, хотелось бы тоже знать

Под мобильные в deeplearning4j кажется маловато слоев поддерживает

Посмотрите в tflight там если у вас стандартная нейронка можно импортировать и нейронка весит понты

"Стандартной" имею ввиду то, что в примерах работает. А работает с tflight пока только классификатор.

Но можно просто заморозить граф и использовать. (tflight еще в развитии)

а он медленнее?

Ничего не могу сказать. Знаний не хватает.

ERROR: S client not available

я не знаю, но логично чтобы не был

Где то на сайте были галочки с реализованными слоями.

Добрый день , подскажите плиз правильно ли я начинаю решать задачу. У меня куча фоток планов зданий , мне нужно эти фотки перенести в висио. Я как хочу сделать. Перенести фотки в черно белый формат, затем просканировать все пиксили. Выделить пиксили по цвету. Потом применив способ кластеризации повыделять объекты комнаты( потом как то определить размеры комнат) и их расположение оносительно друг друга и понасаздавать объектов висио с соответствующими параметрами и расположением относительно друг друга. Правильно ли я рассуэждаю ?

>Потом применив способ кластеризации повыделять объекты комнаты Это звучит странно. Кажется, что тут не нужна кластеризация, а достаточно просто выделения связанных областей.

>Потом применив способ кластеризации повыделять объекты комнаты Это звучит странно. Кажется, что тут не нужна кластеризация, а достаточно просто выделения связанных областей.

нормальное здание полностью связное обычно

знаю я просто дуб дубов в этом потомуи спрашиваю совета :)

нормальное здание полностью связное обычно

Ну, можно с помощью морфологических операций убрать дверные проёмы и может быть ок.

В любом случае я не понимаю как решать эту проблему с помощью кластеризации.

я думал что пустое место внутри комнаты окруженное стенами принять за комнату. Но спасибо за совет посмотрю что этто выделение связанных областей. Спасибо :)

Ребята как можно просто посчитать автокорреляцию?

я думал что пустое место внутри комнаты окруженное стенами принять за комнату. Но спасибо за совет посмотрю что этто выделение связанных областей. Спасибо :)

Это оно и есть по факту. А где тут кластеризация?

А можете книги на русском и уроки посоветовать по машинному зрению. Может это поможет в моей проблеме

Привет. Кто работал с als в спарке? Как выбрать для набора данных лучшые параметры. Да иивообще для разных алгоритмов.

Есть ли логика или все подбором

И почему в als и SVD выдаются отрицательные значение?

А можете книги на русском и уроки посоветовать по машинному зрению. Может это поможет в моей проблеме

http://dmkpress.com/catalog/computer/programming/python/978-5-97060-200-3/

Ну подача материала не много рванная но на безрыбье и рак рыба