Ну а смысл сравнивать команду чемпион 1950 года с просто командой 2000. Ведь в каждом году набор свойств у команд чемпионата разный. Я думал может как то делается классификатор по каждому году а потом чемпионы или первая тройка по всем годам или как то так. Те вопрос больше общий когда есть данные но сравнивать их стоит в одном промежутке а не все со всеми

Посмотри может в сторону последовательностей тогда, но попахивает извращением

а почему набор свойств разный? если брать правила футбола, то они не сильно менялись с 1950 года

а почему набор свойств разный? если брать правила футбола, то они не сильно менялись с 1950 года

Это как пример. Первое что пришло в голову.

Посмотри может в сторону последовательностей тогда, но попахивает извращением

Ок, спасибо

Это как пример. Первое что пришло в голову.

мне не понятна предпосылка, что нельзя сравнивать данные из разных периодов. На примере того же футбола.Если их сравнивать по конкретным футболистам, тогда нельзя - состав каждый год разный. А если вот есть взять общие метрики для каждой команды - кол-во голов за период, количество дорогих футболистов и т.д., то их вполне можно сравнивать.

жаль только xg никто в пятидесятые не считал ))

мне не понятна предпосылка, что нельзя сравнивать данные из разных периодов. На примере того же футбола.Если их сравнивать по конкретным футболистам, тогда нельзя - состав каждый год разный. А если вот есть взять общие метрики для каждой команды - кол-во голов за период, количество дорогих футболистов и т.д., то их вполне можно сравнивать.

Ну например составы разные, или тренера. Те по свойствам команда будет сильнее чем все команды 5 лет назад и больше но в текущем году она все равно слабее тк другие тоже сильные.

в абсолютных показателях она может поменяться. Ок, можно нормализовать их в рамках года по всем командам и все показатли будут на одной шкале.

так тогда вместо команды набор свойств команды и будет инпутом.

в абсолютных показателях она может поменяться. Ок, можно нормализовать их в рамках года по всем командам и все показатли будут на одной шкале.

Да наверное так и надо делать. Приводить все характеристики в рамках одного года к относительным. И тогда все команды будут иметь относительные одинаковые характеристики. Спасибо

@rpilyushin у нас бот не любит форварды :)

Окей, понял

Можно просто повторить всё то же самое, только без форварда, просто copy-paste :)

Добрый вечер! Вот есть вот такая статья

Препод сказал ее понять и попытаться подойти к ней иначе, вот так [ File : Generative classification for robustness.pdf ] Вы бы мог ли мне объяснить и сказать, сколько это будет стоить Потому что хочу вообще начать работать в этой сфере и только начал это учить А он сразу дает довольно сложные вещи, но хочу разобраться На чем писать, пока неважно Важно то, проверить, будет ли подход работать и объяснить (да или нет)

Тут был соседний чатик с вакансиями. Напомните, плз, где он?

Тут был соседний чатик с вакансиями. Напомните, плз, где он?

github.com/goq/telegram-list

Спасибо.

Всем привет. Занимался ли кто для продакшна задачей идентификация пользователя в системе по фотографии?

Смотря что за система и как проходит процесс идентификации

Ребята, подскажите, может я не по теме, но все таки..на компе создан ворд, пересылается по мылу, скачивается на другой комп.. Вопрос мета данные файла сохраняются или при скачивании ворда и дальнейшего редактирования файла изменяются?

Ребята, подскажите, может я не по теме, но все таки..на компе создан ворд, пересылается по мылу, скачивается на другой комп.. Вопрос мета данные файла сохраняются или при скачивании ворда и дальнейшего редактирования файла изменяются?

Отличный вопрос для этого чата... Метаданные не меняются, если их не трогают. Сразу скажу, что если просто открыть, а потом закрыть любой офисный документ, то метаданные поменяются, как и контрольная сумма файла

Спасибо

Смотря что за система и как проходит процесс идентификации

аналогично сервиса каршеринга

не все трудоустроены, вдруг пригодиться кому.

не все трудоустроены, вдруг пригодиться кому.

У нас вакансии запрещены, дружище

Все вакансии публикуйте в профильных каналах и группах: github.com/goq/telegram-list

Какой необучаемый товарищ

Какой необучаемый товарищ

выборка мала, продолжайте обучать.

@acronno ты участник специальной олимпиады?

не все трудоустроены, вдруг пригодиться кому.

/mute 1337d

Dan ? Capybara has muted Максим for 1337 days!

Вот я и нашел канал по машиному обучению

Хоть что то радует. Я дождался поддержики нейросеток в новой версии Mathematica с функцией вычисления на GPU чтобы обломиться что она только для дров версии от 387.128 и выше

Хоть что то радует. Я дождался поддержики нейросеток в новой версии Mathematica с функцией вычисления на GPU чтобы обломиться что она только для дров версии от 387.128 и выше

Эээ, а раньше нет поддержки что-ли? Странно, надо посмотреть будет, спасибо

ну ещё в 10ой версии нейросетей не было

я сегодня это проверял

?

всем привет, есть задача генерации большого количества синтетических данных на основе уже имеющихся. Пока прихожу к выводу, что gan как раз подходит под эти цели (https://openreview.net/pdf?id=B1ZZTfZAW) , может кто-нибудь что еще подскажет? Возможно, есть какой-то более эффективный способ

А какие данные генерируете? Метод нужно исходя из этого выбирать

Но ГАНы обычно достаточно эффективные в этом

А какие данные генерируете? Метод нужно исходя из этого выбирать

числовые ряды, эмуляция работы сенсоров

А какие сенсоры? Просто числовой ряд на выходе?

А какие сенсоры? Просто числовой ряд на выходе?

температура, давление и т.д. По идее пока да, 1 измерение.

а чего бы просто не отбутстрэпить?

Всем привет! Подскажите пожалуйста, есть ли офлайн курсы по data-science в СПб?

ERROR: S client not available

Всем привет! Подскажите пожалуйста, есть ли офлайн курсы по data-science в СПб?

Хороших не видел. Но говорят что яндексовые хороши

В Москве хорошие есть

В Москве хорошие есть

Можно ссылку на них?

Можно ссылку на них?

Про закреп наверное речь шла

Курс в закрепе 50к стоит если что

Курс в закрепе 50к стоит если что

дешево))

знания жи бесценны

Я и не говорил, что дорого)

Стэнфорд столько в год берёт

Стэнфорд столько в год берёт

только в долларах)

?

только в долларах)

Прям как в наших универах)

А как бы так точно можно было спрогнозировать метрическую переменную с помощью набора метрических и неметрических признаков, кроме как линейной и нелинейной регрессией и нейросетью? ? При этом максимально точно?

Удариться в науку и самому придумать? Или поискать научные статьи, может практикует кто, другие методы прогнозов.

А как бы так точно можно было спрогнозировать метрическую переменную с помощью набора метрических и неметрических признаков, кроме как линейной и нелинейной регрессией и нейросетью? ? При этом максимально точно?

Да элементарно ) Надо всёго-то найти переменные, которые полностью описывают изменения целевой переменной. Точность гарантирована. ?

Удариться в науку и самому придумать? Или поискать научные статьи, может практикует кто, другие методы прогнозов.

Я ударился, вот, провожу опрос экспертов.

Да элементарно ) Надо всёго-то найти переменные, которые полностью описывают изменения целевой переменной. Точность гарантирована. ?

Спасибо. ?? Мой вопрос скорее про алгоритмы.

А как бы так точно можно было спрогнозировать метрическую переменную с помощью набора метрических и неметрических признаков, кроме как линейной и нелинейной регрессией и нейросетью? ? При этом максимально точно?

Глянь пример с оценкой стоимости домов на kaggle. Там как раз такая задача и решается

Глянь пример с оценкой стоимости домов на kaggle. Там как раз такая задача и решается

+

Вы чудесны, спасибо!

На моем опыте хорошо себя показывал градиентный бустинг. Опять же, основная работа будет с отбором признаков (если их много), а также их преобразованием

На моем опыте хорошо себя показывал градиентный бустинг. Опять же, основная работа будет с отбором признаков (если их много), а также их преобразованием

Вот, как раз читаю о нём.

А как бы так точно можно было спрогнозировать метрическую переменную с помощью набора метрических и неметрических признаков, кроме как линейной и нелинейной регрессией и нейросетью? ? При этом максимально точно?

меня смущает ваше разделение "линейной и нелинейной и ..." - всё это просто способы апроксимации многомерного отображения отличающиеся лишь перечнем априорных предположений.