#google #gcp #tpu

"На очередной ежегодной конференции Cloud Next компания Google Cloud объявила о выпуске пятого поколения своих тензорных процессоров (TPU) для обучения нейросетей — TPU v5e. Google анонсировала предыдущую, четвертую версию этих процессоров в 2021 году, но разработчикам они стали доступны только в 2022 году.

Компания не экономила на технических характеристиках TPU v5e в угоду рентабельности. Кластеры могут включать до 256 чипов TPU v5e, объединённых высокоскоростным интерконнектом с совокупной пропускной способностью более 400 Тбит/с. Производительность такой платформы составляет 100 Попс (Петаопс) в INT8-вычислениях.

"Мы предоставляем нашим клиентам возможность легко масштабировать свои модели искусственного интеллекта за пределы физических границ одного модуля TPU или одного кластера TPU. Другими словами, одна большая рабочая нагрузка искусственного интеллекта теперь может распределяться на несколько физических кластеров TPU, масштабируясь буквально до десятков тысяч чипов."

В дополнение к анонсу нового поколения TPU компания Google также объявила, что в следующем месяце сделает общедоступными для разработчиков виртуальные кластеры A3, оснащённые специализированными графическими процессорами Nvidia H100."

https://3dnews.ru/1092295/google-cloud-predstavila-pyatoe-pokolenie-svoih-tenzornih-protsessorov-dlya-obucheniya-ii

Балую я вас, ох, балую. На фоне пустых рассуждений о силе, о соле, о славе в DS-чатах, на фоне рекламно-маркетинговых набросов в духе «йоу йоу мы самые-самые» от разного рода «Лабораторий», на фоне сторителлинга и размышлений о температуре воды в Темзе и красоте местных женщин в каналах «звезд» у меня строгий, плотный, pure контент, ничего лишнего. Матаппарат, прикладной кейс, реализация метода и решения в программном коде. Увидел – купил – бери в работу, пользуйся. Подобно Пушкину – солнцу русской поззии, я, как солнце российского Data Science, согреваю вас лучами просвещения в эти последние прохладные дни уходящего лета, попивая свежий черный чай и перелистывая страницы сборника стихов Бальмонта, мирно соседствующего с книжкой Андерсона по временным рядам.

#ateev #fantasy #horror #literature #cityofshadows

"И вот мы с Воробьевым и моим помощником Николаем Беловым отправились в эту деревушку. Конечно, нашей целью были отнюдь не поиски редкой бабочки, а обнаружение реликтовых биообъектов, или, проще говоря, «живых мертвецов». Прибыли мы туда, разбили лагерь неподалеку от деревни и занялись исследованиями. Почти сразу же отыскали кладбище. Приборы зафиксировали несколько мест, где лежали предполагаемые объекты. Решили раскопать один из них. Остановились на могиле упомянутой выше девицы Суриной. К тому времени я посвятил нашего добровольного помощника Воробьева в истинные цели экспедиции. Июльским днем прибыли мы на кладбище и принялись за раскопки. До гроба докопались довольно быстро. Вскрыли его. Я ожидал увидеть нечто подобное, однако, по чести говоря, несколько опешил. В гробу лежало существо, более всего похожее на мумию. Обтянутый серо-коричневой кожей скелет, лицо – скорее маска, но, главное, имелись глаза. В них даже отражался свет. Ассистент мой, да и Воробьев несколько струхнули. Действительно, мертвое тело производило отталкивающее впечатление. Но они взяли себя в руки и принялись исследовать тело, а именно измерять его температуру. В этот момент я осознал, что за нами наблюдают, причем, видимо, с самого прибытия. Вдруг, откуда ни возьмись, появился милиционер. Довольно нелепая в подобной глуши фигура. Строгим тоном он принялся расспрашивать нас: кто мы такие, откуда сюда явились и чем занимаемся. Вначале, каюсь, я принял это существо за подлинного стража порядка, однако очень быстро понял: перед нами отнюдь не представитель органов, а оборотень. Выдали его глаза. Это были глаза древнего старика. С молодым лицом милиционера они никак не вязались. Однако я показал ему документы, разрешающие нашу деятельность, и потребовал предъявить свои. Но мнимый страж порядка ничего предъявлять не стал, а вместо этого осмотрел место раскопок и констатировал: «Дарью раскопали». Тут и вовсе стало ясным, кто перед нами. Лжемилиционер после этого удалился, на прощанье заметив: «Сегодня Дарья сама к вам в гости придет». Мой ассистент попробовал задержать оборотня, но это не удалось. Однако я понял, хозяева здешних мест просто так нас не отпустят."

#ensembling #optimization #scipy

"Machine learning practitioners rely on ensembles to improve the performance of their model. One of the methods used for ensembling multiple models is to calculate the weighted average of their predictions. The problem that rises is how to find the weights that will give us the best ensemble. In this post, I will explain how to optimize those weights using scipy."

https://guillaume-martin.github.io/average-ensemble-optimization.html

#kaggle #tricks #ml #titericz #featureengineering

Before FE, calculate corr coeff of raw features & the target; наверное, лучше всё-таки брать половину сета, чтобы не оверфитить совсем уж. С оценкой корреляций (нелинейных) и "интеракций", кстати, очень может помочь Диоген.

Combine numerical features: log(A)*log(B), A*exp(B), Rank(A)+Rank(B), sin(A)+cos(B) etc;

Use binary flag for NAs;

Do N-way nested OOF Target Encoding;

Try aggregations of one feature by another;

Try extensive target transformations (TT), as y^1/2, y^1/4,log(10+y), 10/y etc;

Try several clustering algos to create new categorical or numerical features based on cluster IDs or distances;

Trees leaves indices as weak features to the linear models (incl. factorization machines);

LOFO feature selection;

Adversarial Validation to tell train apart from test;


https://www.youtube.com/watch?v=RtqtM1UJfZc

#trading #erema

Добавил в свою "экспериментальную платформу" бэйзлайны (не знаю хорошего русского эквивалента этому слову.. блэт, я даже не знаю хорошей русской замены для слова эквивалент. не считать же таковой слово аналог?).

Также добавил простые ансамбли (4 вида средних).

Добавил отдельный отчёт МЛ-метрик в разбивке по дням (в отличие от всего test set).

Добавил локальное сохранение обученных моделек, прогресс не теряется теперь даже если нода перезагружается.

Некоторые вещи успростил, т.к.
1) mlflow плохо работает с большой вложенностью (иногда вылезают глюки, плюс нет кнопки expand all, а почти все питоновские веб-сервера тормозят из-за отстутствия client-side скриптов
2) время для перебора опций конвейреа требуется на текущих объёмах (десятки и сотни миллионов строк) простно неподъёмное. зря я на это замахнулся, это применимо тоько для небольших датасетов, или для командной работы в компаниях где много железа

Нейросети пока убрал из списка моделей, хотя для TF уже готов код. Смутил только факт, что нерадивые разработчики TF не очищают память GPU, и в сетапах с несколькими моделями это неприменимо. После моего сообщения в гитхабовском чате проблемы вроде начались какие-то движения, может, всё же починят, проще пока немного выждать.

У меня сейчас выбран 1 горизонт, и на нём есть 6 таргетов (классификации). Также есть 3 рынка, на каждом 1-2 десятка инструментов.
Фичерсет один, состоит из 5 групп признаков.

Попытаюсь с минимальной креативностью и максимально быстро проскорить, а где же лучшая предсказуемость (таргет, рынок, инструмент). Никаких опций конвейера, только FS. ES=True, 2 бустинга с обучением на GPU. Миссинги и категорийку на откуп моделям. Никакого CV, на это не хватит времени. SHAP-важность признаков не оценивать, только нативную. На HPT, конечно же, времени опять нет.

Хочется получить что-то минимально работающее уже, а то в стремлении к совершенству я потратил 2 месяца непонятно на что (

Пока модельки будут обучаться, попробую независимо улучшить торговую политику на этих таргетах.

#trading #chan #ml #portfoliooptimization #ranking

https://www.youtube.com/watch?v=_9Xk82tLglY

#featureselection #rfe

Понравилась идея recursive feature elimination, решил добавить этот метод в сравнение. Идея с фиксированным количеством фичей, как в RFE, мне кажется странной. Конечно же, оптимальное число можно определить только на кросс-валидации. И тут sklearn опять обделался. RFECV не работает с датафреймами и тем более категориальными фичам. В этом фреймворке вообще хоть что-то есть для реальной жизни и рабочих нагрузок?

Бюджета времени нет. Девелоперам предлагается, видимо, на глазок манипулировать параметром min_features_to_select, или просто забить на SLA. Ну а как реализован поиск оптимального количества признаков? Лезем в код:

# Build an RFE object, which will evaluate and score each possible
# feature count, down to self.min_features_to_select

Полный перебор! А это ТОЧНО оптимальный метод, когда мы оптимизируем функцию от 1 переменной с 1 глобальным экстремумом? Нет, серьёзно, блять, в 2023-м? Да какой нам искусственный интеллект. У нас же "натурального" нету. Пишу свой RFECV, короче.

#music #wynardtage

We shall let go
Stars in front
Everything is new

We act in trance
With hungry eyes
This sound is true

https://www.youtube.com/watch?v=Dfs0r2LGvoQ

#trading #dl #cnn #autoencoder #agent #similation #balch

https://youtu.be/1XS57JCeePI?si=hoYMtcWlWjrnhS6e

#featureselection #multicollinearity

"This difference has an impact on a corner case in feature importance analysis: the correlated features. Imagine two features perfectly correlated, feature A and feature B. For one specific tree, if the algorithm needs one of them, it will choose randomly (true in both boosting and Random Forests™).

However, in Random Forests™ this random choice will be done for each tree, because each tree is independent from the others. Therefore, approximatively, depending of your parameters, 50% of the trees will choose feature A and the other 50% will choose feature B. So the importance of the information contained in A and B (which is the same, because they are perfectly correlated) is diluted in A and B. So you won’t easily know this information is important to predict what you want to predict! It is even worse when you have 10 correlated features…

In boosting, when a specific link between feature and outcome have been learned by the algorithm, it will try to not refocus on it (in theory it is what happens, the reality is not always that simple). Therefore, all the importance will be on feature A or on feature B (but not both). You will know that one feature has an important role in the link between the observations and the label. It is still up to you to search for the correlated features to the one detected as important if you need to know all of them."

https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/vignettes/discoverYourData.html

#xgboost #categoricals #featureatureimportance

Попробовал поработать в xgboost с категориальными признаками, это полный факап.

model = XGBClassifier(iterations=1000, random_seed=0, enable_categorical=True, tree_method="approx")

Категорийки, не связанные с таргетом, получают в нём САМУЮ высокую важность из всех фичей. В плане метрик результаты на порядок хуже LightGM и CatBoost. А вы найдите сейчас реальную задачу без категориек. У кого похожий опыт?

https://stats.stackexchange.com/questions/396986/feature-selection-meaning-of-importance-type-in-get-score-function-of-xgbo/625653

#bayesian #optimization #python #gaussianprocess

https://medium.com/@okanyenigun/step-by-step-guide-to-bayesian-optimization-a-python-based-approach-3558985c6818

#bayes #gaussianprocess #kernels

https://peterroelants.github.io/posts/gaussian-process-kernels/

#imbalanced #smote

Кристофер не боится смелых заявлений.

"Don’t use SMOTE if you use state-of-the-art classifiers. Don’t use SMOTE if you care about calibration."

https://mindfulmodeler.substack.com/p/dont-fix-your-imbalanced-data

#voting

"First formulated in Arrow’s doctoral dissertation (published as the monograph Social Choice and Individual Values [Arrow 1951], Arrow’s Impossibility Theory can be stated as follows:

When voters have three or more alternatives, there is no voting method that can convert the ranked preferences of individuals into a community-wide transitive ranking of those alternatives, while also meeting a pre-specified set of fairness conditions in every election.

The study of specific voting methods and their drawbacks actually dates back well before Arrow’s twentieth-century work. Indeed, Iain McLean has remarked that “the theory of voting has in fact been discovered four times and lost three times” [McLean 1990, p. 99]. Arrow, of course, was responsible for the fourth discovery. McLean’s 1990 article examines the first discovery, made at the hands of two medieval thinkers, Ramon Lull (c. 1235–1315) and Nicolas of Cusa (1401–1464), within the context of ecclesiastical elections. More recently, McLean [2019] has written about the third discovery by Charles Dodgson (1832–1898), the British mathematician more widely known as Lewis Carroll, who was motivated to write on the topic as a result of certain election decisions made by the faculty at Christ Church, Oxford. Yet, as those familiar with today’s treatment of voting theory will know, none of the names of Lull, Cusa or Dodgson/Carroll are generally associated with the topic.

In contrast, the second time that this discovery was made involved two late eighteenth-century French mathematicians for whom certain key ideas of voting theory are now named: Jean Charles, Chevalier de Borda (1733–1799) and Marie-Jean-Antoine-Nicolas de Caritat, Marquis de Condorcet (1743–1794)."

https://maa.org/book/export/html/2361819

#featureselection #diogenes

Итак, проект Диоген разделился на 2 модуля, filters, куда попал весь прежний mRMR код, и wrappers, где создан каркас своего RFECV.

В планах такие блоки:

1) поиск top_n features методами:
полного перебора по сетке (он будет полным, но не сплошным, а с переменным шагом)
случайного полного перебора
суррогатной модели: гауссов процесс, катбуст с оценкой неопределённости. разветвление на несколько методов выбора следующей точки: expected improvement, ucb, expected probability, exploration-exploitation
локальной оптимизации scipy (Brent)
глобальной оптимизации scipy (посоветовали direct, differential_evolution, shgo. пока ещё не пробовал)

2) кастомные процедуры чтения важности признаков из базовой модели

3) early stopping для базовых моделей

4) обновление рейтингов переменных с каждой итерацией. объединение рейтингов по фолдам с помощью votenrank (https://github.com/pragmaticslab/vote_and_rank).

5) автобэйзлайны для nfeautures=0: Dummy вместо 0.

Ожидается функциональность:
остановка по бюджету времени (для этого и нужна опция перебора по сетке)
график поиска наилучших top_n features, с выводом реальных точек, где произошла оценка, и прогнозов+неопределённости там, где использовалась модель
совместимость с Dask

О математике в искусстве Эшера
#random #math

В Нидерландах этот год – год Эшера. Если ни разу не слышали это имя, то представьте “невозможную фигуру” - вот это Мауриц Эшер, нидерландский художник-график, создатель миров, головоломок и визуализатор математических идей. Именно последнее – повод написать про творчество Эшера тут.

Парень ненавидел математику в школе, не только ее, а вообще учебу. Кое-как закончил среднюю школу, из технического училища Делфта был выгнан, потом закончил-таки высшую школу в Харлеме. Но все равно учиться терпеть не мог. И что же потом?

После некоторых экспериментов с оптикой и иллюзиями Эшер приходит к самой что ни на есть математике. Он изображает фракталы еще до того, как сам термин был предложен Мандельбротом. Эшер приобрел всемирную известность после выставки в музее современного искусства Stedelijk в Амстердаме, которая проходила параллельно со Всемирным математическим конгрессом в 1954, а Мандельброт ввел термин “фрактал” в 1975.

Увлечения мавританскими узорами привели Эшера к проблеме замощения плоскости (tessellation), a.k.a. к задаче о паркете. Это когда повторяешь одну фигуру “бесконечно” так, что она без зазоров замощает плоскость. Очевидно, замостить плоскость можно тривиально правильными треугольниками, четырёхугольниками и шестиугольниками, а вот с неправильными пятиугольниками - уже интересная история (только в 2017 году доказали, что есть ровно 15 видов пятиугольных “паркетов”, там одна американская домохозяйка с пхд штук 7 нашла, Савватеев любит про это рассказывать). У Эшера замощения просто дикие – ящерицы, рыбы, клоуны, перетекающие друг в друга. В самой известной его работе Metamorphosis II одни виды замощений перетекают в другие.

Человек, который ненавидел математику в школе, берет, ботает статью про гиперболические замещения плоскости и создает целую серию этюдов, из них моя любимая гравюра – Ангелы и Демоны.

Изучая замощения, симметрию и регулярность (и якобы прочитав пару трудов по теории групп; тут мнения разошлись. В тех источниках, что я читал, противоречивая информация о том, вникал ли Эшер собственно в формулы и теоремы). Эшер общается с кристаллографами и между делом выступает с лекцией о симметрии на международной кристаллографической конференции в Кембридже.

“Хотя я абсолютно несведущ в точных науках, мне иногда кажется, что я ближе к математикам, чем к моим коллегам-художникам”

Неудивительно, что Эшер был любимцем ученых-математиков, те делились с ним идеями, присылали работы. “Как жаль, что я ничего, абсолютно ничего не понимаю в этом” – признавался художник.

Если еще и учесть, что большинство произведений Эшера – литографии, то его головоломки дополнительно усложняются. Не вдаваясь в суть процесса литографии (вики): при рисовании надо учитывать инверсию, после оттиска с камня на бумагу рисунок отзеркалится по вертикали.

Если вас дорога приведет в Гаагу, посмотрите работы Эшера (причем не только в его именном музее, но и в Kunstmuseum. Кто в Нидерландах, спешите - выставка до 10 сент.). Если вы любите математику, невозможно не полюбить и Эшера.

#gpt #nvidia #tensorrt

"По оценкам NVIDIA, применение TensorRT-LLM позволяет вдвое увеличить производительность ускорителя H100 в тесте GPT-J 6B (входит в состав MLPerf Inference v3.1). При использовании модели Llama2 прирост быстродействия по сравнению с А100 достигает 4,6x. TensorRT-LLM уже включает полностью оптимизированные версии многих популярных LLM, включая Meta✴️ Llama 2, OpenAI GPT-2 и GPT-3, Falcon, Mosaic MPT, BLOOM и др."

https://servernews.ru/1092785

#crypto #law

"Турецкий суд приговорил Фарука Фатиха Озера, основателя одной из крупнейших турецких криптобирж Thodex, а также его брата и сестру к 11 196 годам 10 месяцам и 15 суткам лишения свободы, признав их виновными в мошенничестве с использованием информационных систем, руководстве преступным сообществом и отмывании денег, пишет Bloomberg. Прокуратура запрашивала для Озера до 40 тысяч 462 лет тюремного заключения, но суд назначил более мягкий срок."

https://3dnews.ru/1092789/publikatsiya-1092789