Википедию советую: берёте статью на английском и открываете русский вариант. А вообще да -- горите в аду, кто переводит термины с английского

На machinelearning.ru есть словарик, но он не полный

Ага, пишите все на суржике. Facepalm.jpg

Так удобнее будет отличать реально шарящих от нахватавшихся предисловий

я не сварщик, кто может помочь с расчетом железа, под примерно такое: 40тб данных с приростом на 10тб в год. hadoop без MapReduce, на Spark формат данных Parquet СУБД Hive

Нужно свое железо или облачное?

Википедию советую: берёте статью на английском и открываете русский вариант. А вообще да -- горите в аду, кто переводит термины с английского

Преподы всех ВУЗ

Нужно свое железо или облачное?

своё

Википедию советую: берёте статью на английском и открываете русский вариант. А вообще да -- горите в аду, кто переводит термины с английского

1 2 3 Генераторы списков

Hey guys Do anyone of you know English? I am doing my masters in Data Analytics and need to purpose a research question on machine learning or AI or Big data. Any help will be much appreciated Regards

Hey guys Do anyone of you know English? I am doing my masters in Data Analytics and need to purpose a research question on machine learning or AI or Big data. Any help will be much appreciated Regards

Hi, i think somebody knows, just ask

Hey guys Do anyone of you know English? I am doing my masters in Data Analytics and need to purpose a research question on machine learning or AI or Big data. Any help will be much appreciated Regards

Let's try :)

Похоже ему больно

Похоже ему больно

Как говорит мой знакомый: "вжух!"

?

Как говорит мой знакомый: "вжух!"

Это не alex fails случайно?

Это не alex fails случайно?

Он кстати тоже, у него даже вжухбот есть

Он кстати тоже, у него даже вжухбот есть

Я про это как раз и подумал?

у нас hr активизировались, может кому будет интересно - https://rambler-co.ru/jobs?vacancy_id=441 если надо зааплаить, пишете в пм

у нас hr активизировались, может кому будет интересно - https://rambler-co.ru/jobs?vacancy_id=441 если надо зааплаить, пишете в пм

А зарплата $$ какая?

@hitmaker не скажу, я совсем в другом департаменте

может что-то есть на гласдоре

для всяких тензорфлоу, керас и т д какая убунту лучше? 14 или 16?

для всяких тензорфлоу, керас и т д какая убунту лучше? 14 или 16?

16

16

спасибо

кто нибудь знает чат про R?

#вакансия #москва #devops Коллеги, привет! Отличная вакансия для тех, кто давно мечтал окунуться в мир Big Data! Мы ищем специалиста на администрирование парка Big Data систем (Apache Hadoop, Vertica, Pentaho), готовы смотреть людей без опыта, но реально готовых учиться. В начале задачи будут преимущественно по Big Data, затем и по Linux инфраструктуре. Обязателен отличный опыт работы с *nix системами, виртуализацией, также приветствуется опыт в разработке архитектурных решений. Самостоятельность — ОБЯЗАТЕЛЬНО. Если интересно, пишите на e.kikoina@youdo.ru

кто нибудь знает чат про R?

Классический вопрос и не менее классический ответ - спрашивай здесь

рисую в R boxplot(df$Smt, df$Bool), где Bool это boolean переменная, получаю для нее значения 1 и 2, почему?

Потому что она автоматом стала фактором

А факторы автоматом имеют метки начиная с 1

как сделать чтобы значения были TRUE, FALSE, или хотя бы 0 или 1?

Если сделать из df$bool фактор вручную, указав levels = c(0, 1) и labels = c(0, 1), все будет ок

ок, спс

Или labels = c("TRUE", "FALSE")

всем привет. я делаю рекомендательную систему. у нас есть данные о выбранных продуктах на каждый месяц, оценка качества рекомендации происходит с помощью метрик ранжирования, как задавать этот самый ранг для валидации модели?

если я правильно понял, это обычный supervised learning же. В одном датасете должны храниться данные о продуктах (будут как x), а также данные о этой самой оценке (будут как y). Их сплитить на трейн/тест, либо разбивать на КФолды, тренировать модель и смотреть оценку Если выбран питон в качестве языка для машинного обучения, то рекомендую что-то подобное прочитать в начале, да и в принципе полно статей даже на русском про scikit-learn на том же хабре: http://mlbootcamp.ru/article/tutorial/

если я правильно понял, это обычный supervised learning же. В одном датасете должны храниться данные о продуктах (будут как x), а также данные о этой самой оценке (будут как y). Их сплитить на трейн/тест, либо разбивать на КФолды, тренировать модель и смотреть оценку Если выбран питон в качестве языка для машинного обучения, то рекомендую что-то подобное прочитать в начале, да и в принципе полно статей даже на русском про scikit-learn на том же хабре: http://mlbootcamp.ru/article/tutorial/

клёвая ссылка, спасибо

проблема в ранге, в какой-то момент пользователь приобрёл новый продукт, а остальные не приобрёл, значит этот продукт будет иметь наивысший ранг, а какие ранги задать остальным продуктам?

если рассматривать задачу как многоклассовую классификацию, то задача понятна, а если рассматривать как задачу ранжирования, то тогда мне не понятно как мерить качество

если рассматривать задачу как многоклассовую классификацию, то задача понятна, а если рассматривать как задачу ранжирования, то тогда мне не понятно как мерить качество

частичный порядок, размеченный экспертами, есть? можешь считать, как он нарушается

нет частичного порядка

есть только данные о пользовании продуктом в каждый месяц

я туплю, для вычисления метрики не нужен порядок на тестовых данных, достаточно знать, релевантна ли каждая рекомендация

Возможно ли не имя никакой степени получить коммерческий опыт в области AI и всего с ним смежного? Просто реальные истории не нашел, поэтому хотелось у вас спросить

Возможно ли не имя никакой степени получить коммерческий опыт в области AI и всего с ним смежного? Просто реальные истории не нашел, поэтому хотелось у вас спросить

da

da

Даже зарубежом?

ERROR: S client not available

Вопрос по R, какую функцию применить к логическому вектору, чтобы получить количество TRUE?

Вопрос по R, какую функцию применить к логическому вектору, чтобы получить количество TRUE?

Сумму просто

точняк, TRUE это ж 1, а FALSE - 0

угу

Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour https://research.fb.com/publications/imagenet1kin1h/

Andrey спасибо тебе, очень помог с наталкиванием на путь истинный. Пишу имплементацию уже кластеризации через dtw для спарка

@marvel_dc_official Лучший канал о вселенной Marvel & DC, подпишись и зови друзей?

@hitmaker @dd_bb спам

https://i.redd.it/ro7j9zngfh2z.png

https://i.redd.it/ro7j9zngfh2z.png

Вначале не понял, потом тоже не понял, а потом загуглил и заорал

и тут тоже продублирую - го все к нам на третий митап :) https://www.meetup.com/PyData-Moscow/

привет, работаю с керас, не понимаю как выглядит структура сети

насколько это близко к правде?

нигде не могу найти материал, где это объяснялось бы

Если Керас, то ты ведь можешь запустить tensorboard и посмотреть на вычислительный граф, или нет? Когда-то он дал мне небольшой intuition

я читал про это, но так и не понял как с ним работать

нужно ставить платформу?

нашел, https://stackoverflow.com/questions/42112260/how-do-i-use-the-tensorboard-callback-of-keras, круто

спасибо

Не знаю обсуждали ли тут уже AlphaGo, меня очень впечатлила статья.

ИИ теперь сильнее человека играет в го https://geektimes.ru/post/289875/ Немного офтопа сегодня. Просто великолепная статья об AlphaGo, триумфе гугла и о будущем ИИ. Есть о чем поразмыслить! Меня впечатлил тот факт, что лучшие мировые игроки унаследовали новые стратегии игры, наблюдая за партиями AlphaGo. То есть, что получается? Программа вначале обучилась на истории игр людей в го, потом натренировалась в играх сама с собой. Далее, топовые игроки перенимают стратегии и обучаются у алгоритма. Ходы AlphaGo не всегда понимают даже самые сильные игроки. То есть, лучшее решение иногда (или часто — зависит от сферы применения) человеку кажется непонятным или глупым из-за ограниченности вычислительных возможностей мозга. Еще вопрос напрашивается: а стоит ли заниматься алготрейдингом (да и в принципе трейдингом), если существуют такие гиганты как DeepMind (читай гугл)? Думаю, что смысл все же есть. Во-первых, сфера ИИ только начинает развиваться. Во-вторых, в основном, рынок является инструментом совершения сделок между различными людьми/компаниями, а значит спекулянты на нем пока второстепенны. То есть, если даже у мировых гигантов есть тысячи торговых роботов, вряд ли они пока на столько сильно влияют на рынок и вносят в него энтропию. Шума, конечно же, будет все больше и больше, но радует наличие инструментов на которых заметно влияние именно людей, а не роботов. Инструменты, поведение которых довольно логично и пока еще не очень хаотично. SNP500 — растет вместе с экономикой и падает во время кризиса. Для многих этот инструмент является основным объектом инвестирования. Биткоин — объект всеобщей любви и подражания, растет эйфорически, экспоненциально! Каждый рост стабильно сопровождается сильным падением из-за жадности и страха его держателей. На эти размышления меня натолкнула статья. Если вы занимаетесь ИИ, машинным обучением, нейросетями — очень советую к прочтению. #ссылки #офтоп