поиграйтесь с scikit learn для целевой метки может там и нейронки не понадобится

Всем привет. А есть какие то готовые решения по машинному обучению, типа готовых приложений или программ, где новичку не имеющему опыт в программировании, можно освоить данную тематику?

"Привязять сайт"? "добавить алгоритм"? Не думайте что это у вас легко получится. В действительности это вполне посильная задача. Но не тешьте себя иллюзиями, что это будет просто.

"Привязять сайт"? "добавить алгоритм"? Не думайте что это у вас легко получится. В действительности это вполне посильная задача. Но не тешьте себя иллюзиями, что это будет просто.

Не переживайте. У меня получится)

В этом деле уверенность это классно) Пишите об успехах, думаю, большинству в этом чате будет очень интересен ваш опыт.

какой хитрый

Мне нужно сайт статистики спортивной привязать к нейронной сетке, добавить свой алгоритм прогнозирования, и в дальнейшем обучать. Это вообще реально?

почему выбрали нейронные сети?

Мне нужно сайт статистики спортивной привязать к нейронной сетке, добавить свой алгоритм прогнозирования, и в дальнейшем обучать. Это вообще реально?

а почему нейронки? есть же и другиет типы

дружище, я тебе ссылок принес https://www.google.ru/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#newwindow=1&q=neural+network+sport+prediction?

Мне нужно сайт статистики спортивной привязать к нейронной сетке, добавить свой алгоритм прогнозирования, и в дальнейшем обучать. Это вообще реально?

бхахаха, попробуйте цепи маркова!

Ваш вариант ;)

кто нибудь знаком с термином "resemblance similarity" ??

Добрый вечер. Сейчас ищем крутого Data Scientist в международную компанию - ведущего разработчика социальных и мобильных игр. Их флагманский продукт Сердце Вегаса развлекает виртуальных игроков с 2013 года. Сердце Вегаса - самая кассовая игра по чартам Facebook. Она продолжает захватывать рынки мобильной связи по всему миру - в том числе, занимает первое место среди социальных казино под IOS приложения в Австралии. Центр разработки - Лондон. Наш стэк: PyData stack Strong SQL Jupyter notebooks Big Data ETL: python, SQL, Spark, Scala, MongoDB Data viz: D3.js, re:dash, Tableau, bokeh Что предстоит делать: представлять данные для управления продуктом и маркетинговых решений создавать новые информационные продукты участвовать в научно-исследовательских проектах Необходимые скилы: Степень бакалавра (Математика, Информатика, Проектирование, Физика и т.п.) SQL Написание кода на Python Развитое аналитический и структурированный мышление Опыт работы 3+ года Разговорный английский Все детали здесь http://job.indigo.co.ua/jobs/senior-data-scientist/ Буду рада рассказать о деталях @YuliiaBaidaliuk

Всем привет! Кто-то может посоветовать как лучше всего выбрать кол-во нейронов для скрытых слоёв, или же посоветовать что-нибудь почитать по этому поводу? Заранее спасибо.

И вообще какие факторы могут повлиять на корявость нейросети.

Кто может помочь, напишите в лс, пожалуйста.

Всем привет! Кто-то может посоветовать как лучше всего выбрать кол-во нейронов для скрытых слоёв, или же посоветовать что-нибудь почитать по этому поводу? Заранее спасибо.

В общем виде — никак, только тыкаться.

Насчет "что читать" — есть arxiv

Тыканье не принесло никаких результатов, наверное, проблема в другом.

А что такое arxiv?

А что такое arxiv?

https://arxiv.org/

Благодарю.

А на сколько сильно должны отличаться данные и насколько точно, для обычной задачи классификации расчитанной на 15-20 обьектов?

А на сколько сильно должны отличаться данные и насколько точно, для обычной задачи классификации расчитанной на 15-20 обьектов?

Это все невероятно абстрактные вопросы, обрисуйте задачу хоть немного.

Задача по биометрической аутентификации. Собираются данные о том, как человек печатает (нефиксированной точности), по несколько раз, и из этого выстраивается нейросеть, которая и должна их распознавать. На вход идут все параметры печатания юзера, а на выход - вероятность того что юзеры подходят друг к другу, для каждого юзера в системе. Задача сводится к тому чтобы распознать юзера, находящегося в системе, по данным, схожим с теми же данными, собранными в системе.

На эту тему много экспериментов проводили, чаще всего на вопросе о "а если я после бара вводить буду, ну тип податенький, это чё меня не пустят чтоли" всё заканчивается

С другой стороны, может и классно, что пьяного юзера пускать не будет в какую-нибудь социальную сеть. Там и до бывших недалеко =)

Кратко я к тому что манера печати не является в прямом смысле биометрией, точнее вообще БИОметрией не является

а задачи, где это полезно есть, например проверка пользователя на курсере

Hi

А есть здесь кто работает в/с интернет магазинами? Есть задача (возможно интересная) - проанализировать за 13 лет покупки магазина с оборотом почти 1 млрд рублей в год

Около 1 млрд- это сеть ларьков какая-то.

Задача по биометрической аутентификации. Собираются данные о том, как человек печатает (нефиксированной точности), по несколько раз, и из этого выстраивается нейросеть, которая и должна их распознавать. На вход идут все параметры печатания юзера, а на выход - вероятность того что юзеры подходят друг к другу, для каждого юзера в системе. Задача сводится к тому чтобы распознать юзера, находящегося в системе, по данным, схожим с теми же данными, собранными в системе.

Это не биометрия, и (глубокая) нейросеть здесь скорее всего не нужна.

А на сколько сильно должны отличаться данные и насколько точно, для обычной задачи классификации расчитанной на 15-20 обьектов?

Мало данных для сеток. Переобучишься. Что попроще сначала попробуй.

Это не биометрия, и (глубокая) нейросеть здесь скорее всего не нужна.

С чего Вы взяли, что клавиатурный почерк не биометрия? Это как раз таки поведенческая биометрическая характеристика

С чего Вы взяли, что клавиатурный почерк не биометрия? Это как раз таки поведенческая биометрическая характеристика

Откуда такое мнение

Что за термин такой - клавиатурный почерк

Как он и где формализован?

Что за термин такой - клавиатурный почерк

Вот, например, я всегда ставлю тире двумя дефисами, а вы — одним. И прочие мелочи.

ERROR: S client not available

http://www.securitylab.ru/blog/personal/aguryanov/29985.php выглядит как маркетинговая чушь

да тут скорее время между нажатиями клавиш разных

Человек может торопится, клавиша может заесть, он может зайти с чужого компа, его могут отвлечь, он может в стрессе, пьянный

http://www.securitylab.ru/blog/personal/aguryanov/29985.php выглядит как маркетинговая чушь

Мы же тут вроде специалисты по машинке. Так что не чушь/нечушь, а сбор данных и проверка гипотез.

"Все параметры печатания" - как это сформулировано - каждый может понимать по-своему.

В таким виде, очевидно, это никуда не годится.

http://file.scirp.org/pdf/JIS_2015071410180162.pdf

там неплохая точность в conclusion

конечно, если учитывать больше параметров (например, сила нажатия)) то результат будет лучше)

Мы же тут вроде специалисты по машинке. Так что не чушь/нечушь, а сбор данных и проверка гипотез.

разве курсера не использует такой метод для аутентификации пользователя?

разве курсера не использует такой метод для аутентификации пользователя?

хз, инсайда оттуда у меня нет

Инсайд не нужен

А зачем инсайд? Они это явно используют

Думаю чем похож на идентификация людей по ягодицам. Без дополнительных данных тяжело распознать

Как он и где формализован?

Данный термин используется в ГОСТ Р 54412-2011

очевидно, что распознавание людей по ягодицам не сильно отличается от распознавания людей по лицам еще пару лет развития нейронок + снимки ягодиц в очень крутом разрешении - и задача будет тривиальной

очевидно, что распознавание людей по ягодицам не сильно отличается от распознавания людей по лицам еще пару лет развития нейронок + снимки ягодиц в очень крутом разрешении - и задача будет тривиальной

по распечатке из принтера, после корпоратива, ИИ будет выписывать комплименты обладателю ягодиц

по распечатке из принтера, после корпоратива, ИИ будет выписывать комплименты обладателю ягодиц

Или таргетированную рекламу автозагара и услуг косметологов предлагать