Кстати да, если кому нужна помощь в тестировании чего либо: пишите в общий чат

Мы тоже любим тестировать :-)

Хочу железку, которая будет 24/7 писать речь, распознавать её, выделять собеседников, давать оценку эмоциям и складывать это в приложение с интерфейсом как у мессенджера.

Хочу железку которая будет 24/7 писать видео от первого лица, смотреть его, и записывать его текстовое описание в дневник/журнал

Хочу железку которая будет 24/7 писать видео от первого лица, смотреть его, и записывать его текстовое описание в дневник/журнал

К третьему-пятому поколению вышеописанной железки и видео можно.

Еще - железку чтоб заменить отдел продаж. Параллельные звонки по базе клиентов, ведение разговора с уходом по разным направлениям в зависимости от эмоций клиента, продажи, вот это все

Еще - железку чтоб заменить отдел продаж. Параллельные звонки по базе клиентов, ведение разговора с уходом по разным направлениям в зависимости от эмоций клиента, продажи, вот это все

Такое уже есть.

Такое уже есть.

Осталось сделать лучше и дешевле

И речь "менеджера" не звучит местами как надмозг? Чатботы конечно сильно продвинулись, но не настолько... Там Лекун недавно на лекции говорил что ии агентам нужна внутренняя модель мира... так что ждем когда доделают unsupervised learning

Звучит плохо. Роботётки, туповатые.

Осталось сделать лучше и дешевле

Роботётки для маркетинга не очень интересная сфера. А вот личный журнал, который можно развить в шринка и вообще советника по жизни, очень интересно.

И речь "менеджера" не звучит местами как надмозг? Чатботы конечно сильно продвинулись, но не настолько... Там Лекун недавно на лекции говорил что ии агентам нужна внутренняя модель мира... так что ждем когда доделают unsupervised learning

Внутренняя модель мира? Это типо роботы будут слышать свои программы как внутренний голос)))))

Ну модель нужна для логики и автозаполнения дыр. Типа из предложения "он покинул комнату" следует что он вышел через дверь а не, например, вылетел сквозь стену, т.к. так работает мир ) и первое предположение согласуется с его моделью, тогда как второе - нет

Ребята, такой вопрос: Задача бинарной классификации. Есть выборка, в ней о некоторых объектах(определенного типа) дано больше информации. Т.е. есть дополнительные признаки с информацией. Чтобы эту информацию учитывать нужно учить 2 модели? Или другие подходы есть? Подскажите

не обязательно, но зависит от того, какие признаки если категориальный, то например можно ввести еще один класс "нет данных" если непрерывные, то можно заполнить средним (или есть еще очень много других вариантов, например на первой части научиться предсказывать недостающие параметры)

@ded42 если таких объектов очень мало, то возможно модель без этих признаков будет лучше обобщать и классифицировать, нужно пробовать и смотреть валидацию. Больше данных не всегда значит лучший результат

30% таких объектов

без взгляда на данные, "вслепую", сложно сказать, что будет работать лучше) возможно если построить еще одну модель только для этих объектов, то получите прирост, но пока не попробуете, не узнаете. Тут еще такой нюанс - такие дополнительные данные у других объектах отсутствуют, или они вообще не релевантны? если отсутствуют - пробуйте совет Ильи, заполнять пустые поля, если второе - стройте две модели(или одну для всех). Хотя некоторые считают, что отсутствие информации - тоже информация, но уэто уже другой разговор)

Да, попробую и разные модели и одну. Думал может есть еще другие подходы

есть какие-нибудь стандартные методы для объединения предсказаний разных моделей?

начинать отсюда http://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ а дальше смотреть решения из Каггла, почти все они содержат ансамбли

спасибо

Добрый день! Приглашаем выступить с докладом или мастер-классом на конференции по базам данных PG Day'17 Russia, которая состоится 5-7 июля в Санкт-Петербурге! Более подробная информация на нашем сайте: http://pgday.ru/ru/2017/for-speakers

Всем привет, можете помочь? Вопрос касаемо решающих деревьев, а в частности вопрос по мат обозначениям: есть формула |U0| / |U|, где U - выборка, а U0 есть та часть выборки, которая попадает под заданный критерий, итак знатоки: что значит |...|, в которых спрятаны U, это мощность? Если да, то значит это просто количество объектов в этой выборке? И второй вопрос: выражение вида #{x: y = c} - это тоже мощность(количество тех x, где y = c)?

Да. Да.

{x: y=c} это обозначение множества

Читается как "множество таких иксов, для которых игрик равен це"

спасибо!

free opensource linux alternative to STATISTICA?

so far thinking Knime, maybe splunk

Простой пример: нас 5 человек и мы уже полтора года занимаемся исследованием одной проблемы. Мы успели сделать кажется уже четыре прототипа за это время. Последний — успешный. Из него сейчас собирается продукт. Не поверишь, но все эти полтора года это всё происходит «за еду». Насколько могу, на столько обеспечиваю. Гигантский опыт который все получили и который ещё предстоит все считают достаточной мотивацией для продолжения. Да, будут пакеты конечно, но пакет сейчас стоит ноль, так что никакой разницы нет.

Разница есть и очень большая. Получить пакет на лишние 10%, пока он стоит ноль, достаточно легко. Как только он стоит хотя бы 100к рублей - уже тяжело делить. Разногласия, кто кому сколько должен.

Такое уже есть.

Да, печально, что все отделы продаж уже разогнали давно. Что там еще интересного, в вашем будущем?

Простой пример: нас 5 человек и мы уже полтора года занимаемся исследованием одной проблемы. Мы успели сделать кажется уже четыре прототипа за это время. Последний — успешный. Из него сейчас собирается продукт. Не поверишь, но все эти полтора года это всё происходит «за еду». Насколько могу, на столько обеспечиваю. Гигантский опыт который все получили и который ещё предстоит все считают достаточной мотивацией для продолжения. Да, будут пакеты конечно, но пакет сейчас стоит ноль, так что никакой разницы нет.

если вы замотивировали 4-х человек на рабство на 18 мес. вам не стартапы пилить надо, а рекрутинговую компанию .

links to credit risk datasets?

если вы замотивировали 4-х человек на рабство на 18 мес. вам не стартапы пилить надо, а рекрутинговую компанию .

+1

если вы замотивировали 4-х человек на рабство на 18 мес. вам не стартапы пилить надо, а рекрутинговую компанию .

Почему рабство? Колхоз — дело добровольное.

https://www.youtube.com/watch?v=XICE3YzMqHk

Почему рабство? Колхоз — дело добровольное.

Быть председателем колхоза в эпоху сурового капитализма — талант иметь надо

free opensource linux alternative to STATISTICA?

PSPP

And R+rcommander

Коллеги ищут очень) Решил помочь) Мы Brain Company - профессиональная лаборатория нейромаркетинговых исследований. Мы занимаемся маркетинговыми исследованиями с использованием инструментария нейрофизиологии. Мы лучший биотех-стартап Сколково и лучший нейро-стартап МТС, и сейчас мы хотим взять на стажировку специалиста по машинному обучению. Основные задачи - разработка аналитических моделей на основе нейрофизиологических данных, полученных с помощью датчиков электроэнцефалографии (ЭЭГ), кожно-гальванической реакции (КГР), электрокардиограммы (ЭКГ) и дыхания. Анализ выше упомянутых данных и поиск закономерностей, а также визуализация и трактовка этих данных. Требования: Опыт разработки на Python (знание numpy, pandas, scikit-learn и проч.) или MatLab; Опыт прикладного применения математической статистики, в том числе работы с зашумлёнными данными; Знание основ линейной алгебры; Уверенное знание цифровой обработки сигналов (спектральный анализ, преобразование Фурье, фильтрация, шумоподавление); Знание основных алгоритмов (нейронные сети, байесовские классификаторы и т.д.); Опыт работы с психофизиологическими данными является большим плюсом. Скидывайте свои CV на почту: andrew.kislov@brain-company.ru с темой письма «Специалист по МО»

Коллеги ищут очень) Решил помочь) Мы Brain Company - профессиональная лаборатория нейромаркетинговых исследований. Мы занимаемся маркетинговыми исследованиями с использованием инструментария нейрофизиологии. Мы лучший биотех-стартап Сколково и лучший нейро-стартап МТС, и сейчас мы хотим взять на стажировку специалиста по машинному обучению. Основные задачи - разработка аналитических моделей на основе нейрофизиологических данных, полученных с помощью датчиков электроэнцефалографии (ЭЭГ), кожно-гальванической реакции (КГР), электрокардиограммы (ЭКГ) и дыхания. Анализ выше упомянутых данных и поиск закономерностей, а также визуализация и трактовка этих данных. Требования: Опыт разработки на Python (знание numpy, pandas, scikit-learn и проч.) или MatLab; Опыт прикладного применения математической статистики, в том числе работы с зашумлёнными данными; Знание основ линейной алгебры; Уверенное знание цифровой обработки сигналов (спектральный анализ, преобразование Фурье, фильтрация, шумоподавление); Знание основных алгоритмов (нейронные сети, байесовские классификаторы и т.д.); Опыт работы с психофизиологическими данными является большим плюсом. Скидывайте свои CV на почту: andrew.kislov@brain-company.ru с темой письма «Специалист по МО»

ВЗЯТЬ НА СТАЖИРОВКУ СПЕЦИАЛИСТА ??? по машинному обучению

Коллеги ищут очень) Решил помочь) Мы Brain Company - профессиональная лаборатория нейромаркетинговых исследований. Мы занимаемся маркетинговыми исследованиями с использованием инструментария нейрофизиологии. Мы лучший биотех-стартап Сколково и лучший нейро-стартап МТС, и сейчас мы хотим взять на стажировку специалиста по машинному обучению. Основные задачи - разработка аналитических моделей на основе нейрофизиологических данных, полученных с помощью датчиков электроэнцефалографии (ЭЭГ), кожно-гальванической реакции (КГР), электрокардиограммы (ЭКГ) и дыхания. Анализ выше упомянутых данных и поиск закономерностей, а также визуализация и трактовка этих данных. Требования: Опыт разработки на Python (знание numpy, pandas, scikit-learn и проч.) или MatLab; Опыт прикладного применения математической статистики, в том числе работы с зашумлёнными данными; Знание основ линейной алгебры; Уверенное знание цифровой обработки сигналов (спектральный анализ, преобразование Фурье, фильтрация, шумоподавление); Знание основных алгоритмов (нейронные сети, байесовские классификаторы и т.д.); Опыт работы с психофизиологическими данными является большим плюсом. Скидывайте свои CV на почту: andrew.kislov@brain-company.ru с темой письма «Специалист по МО»

Маркетинговые исследования на основе данных кардиограмм?

ВЗЯТЬ НА СТАЖИРОВКУ СПЕЦИАЛИСТА ??? по машинному обучению

На самом деле да, грустно забесплатно работать. Плюс тебя никто ничему учить там не будет, все самостоятельно.

Маркетинговые исследования на основе данных кардиограмм?

энцефало

энцефало

ЭКГ там тоже есть

Я чето не догоняю

На самом деле да, грустно забесплатно работать. Плюс тебя никто ничему учить там не будет, все самостоятельно.

Сергей смеется над тем, что они хотят специалиста на стажировку

Чёрт эта хрень у меня во всех чатах относящихся к ML

Сергей смеется над тем, что они хотят специалиста на стажировку

Ну тык да. Специалист, умеющий все, пойдет бесплатно работать туда, где его никто ничему не сможет научить. Забавно, я согласен.

П по полету птиц тогда чего маркетинговые исследования не проводить с помощью алгоритмов машоб?

Модно молодежно

Это уже спамом можно считать. Второй раз по всем чатам за две недели

Это уже спамом можно считать. Второй раз по всем чатам за две недели

Шутка повторенная дважды - смешнее в два раза

Псс, глупцы, щас еще стартаперы придут и будут гнобить что вы над людьми ржёте

И вообще в стартапах опыта набираются ого-го-го, не то что в нормальных компаниях в окружении хороших специалистов

А если внезапно стартап делают те самые хорошие специалисты?

Такое ощущение что части собравшихся предложили «стартап», а на деле их школьники запирали в подвале.

ERROR: S client not available

может быть не нужно устраивать аналитку, сыпать "любимые" фразы, про галеры и рабов, и "защищать" свою песочницу? устал читать думаю, многие устали

Здравствуйте! Кому не лень, помогите новичку и ответьте, пожалуйста, на несколько вопросов. С чего стоит начать обучение? Легко ли найти работу в данной области? Сколько платят?

С козырей зашел, однако

кек

Здравствуйте! Кому не лень, помогите новичку и ответьте, пожалуйста, на несколько вопросов. С чего стоит начать обучение? Легко ли найти работу в данной области? Сколько платят?

1. С изучения математики. 2. С опытом - легко. Без опыта - трудно. 3. Много.

И как решается в данной области замкнутый круг с опытом? Когда без опыта не берут, а опыта нет ибо не берут? Участие в онлайн соревнованиях?

Коллеги ищут очень) Решил помочь) Мы Brain Company - профессиональная лаборатория нейромаркетинговых исследований. Мы занимаемся маркетинговыми исследованиями с использованием инструментария нейрофизиологии. Мы лучший биотех-стартап Сколково и лучший нейро-стартап МТС, и сейчас мы хотим взять на стажировку специалиста по машинному обучению. Основные задачи - разработка аналитических моделей на основе нейрофизиологических данных, полученных с помощью датчиков электроэнцефалографии (ЭЭГ), кожно-гальванической реакции (КГР), электрокардиограммы (ЭКГ) и дыхания. Анализ выше упомянутых данных и поиск закономерностей, а также визуализация и трактовка этих данных. Требования: Опыт разработки на Python (знание numpy, pandas, scikit-learn и проч.) или MatLab; Опыт прикладного применения математической статистики, в том числе работы с зашумлёнными данными; Знание основ линейной алгебры; Уверенное знание цифровой обработки сигналов (спектральный анализ, преобразование Фурье, фильтрация, шумоподавление); Знание основных алгоритмов (нейронные сети, байесовские классификаторы и т.д.); Опыт работы с психофизиологическими данными является большим плюсом. Скидывайте свои CV на почту: andrew.kislov@brain-company.ru с темой письма «Специалист по МО»

Стажировочки

Да, кстати, не так уж трудно без опыта. Если есть мозги и можешь в математику — довольно просто, кмк.

Ну и опыт можно наработать, учась в универе, например

Или зарешивая контестики на выходных

Учеба на математической специальности (точнее ее отсутствие) не решает коренным образом при найме?

тут некоторые phd only требуют, так, что именно тут диплом играет роль.

Здравствуйте! Кому не лень, помогите новичку и ответьте, пожалуйста, на несколько вопросов. С чего стоит начать обучение? Легко ли найти работу в данной области? Сколько платят?

http://www.payscale.com/research/US/Job=Data_Scientist,_IT/Salary Ну так себе

Хайп стух

Так это ЗП любого офисного клерка

Ну не, повыше чутка. Но вообще смотреть на зарплаты там имеет смысл если и работать будешь там.

тут некоторые phd only требуют, так, что именно тут диплом играет роль.

Загнули они с phd имхо

А что означает phd?

доктор философии)

кандидат по нашему

кандидат по нашему

А наш доктор наук чему соответствует?

https://en.wikipedia.org/wiki/Education_in_Russia#Post-graduate_levels

все очень сложно

А наш доктор наук чему соответствует?

формально чему-то соответствует

но на практике

А наш доктор наук чему соответствует?

иногда депутату гд?

В таком случае, как я понял, математический бэкграунд в виде учебы на мат. специальности не будет рещать коренным образом (при условии, что с математикой все хорошо)?

Учеба на математической специальности (точнее ее отсутствие) не решает коренным образом при найме?