Andrew Ng?

+

Andrew Ng?

А на русском не встречали? Тоже слышал что курс хороший, но думаю поначалу лучшее русский бы найти, боюсь путаться в терминологии

Господа, вопрос. Никто не занимался анализом сигналов а-ля ээг, экг?

А что интересует в этой сфере?

Подбор архитектуры глубокой нейронки для анализа сигналов и прогнозирования. Да и в принципе понять - в каком формате подавать эти сигналы на вход нейронки для обучения

Можете посоветовать курсы по мл для начинающих? Пока нашёл от яндекса, но хочу для начала бесплатное что-то попробовать

Есть книга "Введение в машинное обучение" (доступна в интернете бесплатно). Начальный бэкграунд она создаст....

А на русском не встречали? Тоже слышал что курс хороший, но думаю поначалу лучшее русский бы найти, боюсь путаться в терминологии

Лучше сразу в англ Я вот практически не знаю русской терминологии))

Лучше сразу в англ Я вот практически не знаю русской терминологии))

А у ына бесплатный курс? На курсере

А у ына бесплатный курс? На курсере

ну если тебе сертификат не нужен, то бесплатный

Добрый день, есть ли у кого материал хороший для чайника по методу backpropogation. Желательно с визуализацией градентного спуска

#правила Здесь действует одно правило: правило адекватного, профессионального общения, релевантного теме нашей группы. Полезные ресурсы: ▫️Ссылки на материалы, статьи и примеры по AI и ML ▫️Коллекция книг по AI и ML

Добрый день, есть ли у кого материал хороший для чайника по методу backpropogation. Желательно с визуализацией градентного спуска

https://t.me/bigdata_ru/28538 вот тут ссылки, посмотри, изучи. Скорее всего найдёшь для себя ответы. Если нет - то я после матча еще гляну материалы по теме

@ivanovalla вакансии под запретом здесь :)

https://t.me/bigdata_ru/28538 вот тут ссылки, посмотри, изучи. Скорее всего найдёшь для себя ответы. Если нет - то я после матча еще гляну материалы по теме

Спасибо ?

https://t.me/bigdata_ru/28538 вот тут ссылки, посмотри, изучи. Скорее всего найдёшь для себя ответы. Если нет - то я после матча еще гляну материалы по теме

Еще момент. Хочу реализовать нейросеть которая будет анализировать заказ такси. Например, "нахожусь на улице Менделеева поеду на Улицу Ленина" . Если ли наводки? Гугл выдает библиотеку gensim для векторного представления слов.

Еще момент. Хочу реализовать нейросеть которая будет анализировать заказ такси. Например, "нахожусь на улице Менделеева поеду на Улицу Ленина" . Если ли наводки? Гугл выдает библиотеку gensim для векторного представления слов.

Да, + распознавание именованных сущностей. Нейросетями тут не особо пахнет

Да, + распознавание именованных сущностей. Нейросетями тут не особо пахнет

я до конца не понимаю, как работать в этом вопросе с генсим. Есть ли годные материалы?

я до конца не понимаю, как работать в этом вопросе с генсим. Есть ли годные материалы?

Google it: "python named entity recognition"

Google it: "python named entity recognition"

благодарствую)

Коллеги, добрый день. Подскажите, есть ли у кого-нибудь DataSet с размеченным для бинароной классификации текстом на русском языке? Или есть ссылки где можно скачать? Например, отзывы о чем-либо с пометкой положительный\отрицательный

Всем привет! Можно pandas заставить юзать место Timestamp datetime питоновский? Что-то такое: df['date'] = df['date'].dt.to_pydatetime() df.to_dict('record') Но если сделать так, то на уровне df['date'] = ... кастанет снова к Timestamp

Google it: "python named entity recognition"

В общем глянул. там как я понял просто можно вытащить имена улиц. Но как понять, с какой улицы на какую человек хочет поехать?

В общем глянул. там как я понял просто можно вытащить имена улиц. Но как понять, с какой улицы на какую человек хочет поехать?

По предлогам и/или окончаниям, разве нет?

По предлогам и/или окончаниям, разве нет?

Например, "нахожусь на Менделеева, поедем на Куйбышева". Везде "на"

хочется применить не обычное сравнение текста с массивом слов, а более умный алгоритм.

У меня есть 400 тысяч записей диалогов такси. Поэтому как вариант думаю можно это через нейросеть. но пока не понимаю как.

+ там еще такой прикол, что клиенты часто говорят "поеду через 3 точки, сначала на ... потом на .... и на ...."

вот очень подходящая нам фигня но там жаль только англ яз.

https://cloud.google.com/natural-language/

его бы заюзал

Можешь посмотреть на ipavlov. У них вопросно ответная система. Может поможет

Коллеги, у меня для вас есть очень хорошая новость. И это касается вакансий в области Data Science и Machine Learning! Вы можете отправлять подробное описание вакансии в лс @musit и эта вакансия будет опубликована в нашем новом специальном канале с вакансиями и предложениями работы в нашей сфере, а также в нескольких других тематических местах. Подробности и ссылку на канал я опубликую позже, когда будет что там показать :) Ждём хороших и интересных предложений на @musit. Спасибо. p.s. я должен уточнить. @musit это очень высокотехнологичный бот, существующий в автономном автоматическом режиме, который обучен принимать информацию, обрабатывать её, и автоматически принимать решение о публикации, базируясь на собственной нейронке. есть два вида информации, которую этот бот обрабатывает: собственно сами вакансии, и предложения/идеи по улучшению.

Коллеги, у меня для вас есть очень хорошая новость. И это касается вакансий в области Data Science и Machine Learning! Вы можете отправлять подробное описание вакансии в лс @musit и эта вакансия будет опубликована в нашем новом специальном канале с вакансиями и предложениями работы в нашей сфере, а также в нескольких других тематических местах. Подробности и ссылку на канал я опубликую позже, когда будет что там показать :) Ждём хороших и интересных предложений на @musit. Спасибо. p.s. я должен уточнить. @musit это очень высокотехнологичный бот, существующий в автономном автоматическом режиме, который обучен принимать информацию, обрабатывать её, и автоматически принимать решение о публикации, базируясь на собственной нейронке. есть два вида информации, которую этот бот обрабатывает: собственно сами вакансии, и предложения/идеи по улучшению.

а где сам канал?

а где сам канал?

Подробности и ссылку на канал я опубликую позже, когда будет что там показать :) Ждём хороших и интересных предложений на @musit. Спасибо.

ERROR: S client not available

Я же написал выше ^^

Какой смысл давать ссылку на пустой канал ?

а какой смысл постить в несуществующий канал свое резюме?)

ну да ладно. коту надо - отправят

Меня каждый день несколько раз спрашивают: куда можно отправить вакансии по теме Data Science и Machine Learning. Теперь есть куда.

@musit

Почему pandas.merge ест столько памяти? Таблицы сами по себе весят меньше 100 Мб каждая. Объединение идет по object столбцам, проблема в этом?

Почему pandas.merge ест столько памяти? Таблицы сами по себе весят меньше 100 Мб каждая. Объединение идет по object столбцам, проблема в этом?

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/15068

Всем привет! Можно pandas заставить юзать место Timestamp datetime питоновский? Что-то такое: df['date'] = df['date'].dt.to_pydatetime() df.to_dict('record') Но если сделать так, то на уровне df['date'] = ... кастанет снова к Timestamp

Посмотри как в csv выглядит илм через row.values[0]. Я когда эскейп символы дополнял слешами и смотрел в юпитере, он мне тоже кастил к нормальному виду, а значения внутри структуры менялись.

Посмотри как в csv выглядит илм через row.values[0]. Я когда эскейп символы дополнял слешами и смотрел в юпитере, он мне тоже кастил к нормальному виду, а значения внутри структуры менялись.

Через type() чекал

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/15068

Я тут на днях читал интервью Уэса, в общем посыл его был такой - для норм работы панде нужно памяти в 4 раза больше данных (его эмпирическое представление). И что панда уже не торт и он топит в другую сторону.

Я слишком оптимист, вот его слова : my rule of thumb for pandas is that you should have 5 to 10 times as much RAM as the size of your dataset.

У кого стоит VS Code? У меня почему-то синтаксис не подсвечивается в терминале

А команды отрабатывают при этом?

Я тут на днях читал интервью Уэса, в общем посыл его был такой - для норм работы панде нужно памяти в 4 раза больше данных (его эмпирическое представление). И что панда уже не торт и он топит в другую сторону.

в какую, интересно

Apache Arrow