Forwarded from DataStart | 3 июля | конференция Data Science
Два дня до DataStart! 2 ноября - вы с нами?
Артур Сапрыкин - data scientist, предприниматель, исследователь AI, автор и преподаватель курсов по машинному обучению.
Тема: Методы сравнения отличий двух изображений
Тезисы:
⁃ Сравнение двух изображений - польза или только развлечение? Когда это может пригодиться в решении бизнес-задач
⁃ Классические подходы. В чём их особенность, польза, недостатки при динамике света
⁃ Как можно уменьшить проблемы и улучшить качество детектирования изменений на изображении. Сочетания разных подходов.
🎩 Встречаемся 2 ноября - https://clck.ru/36HQvV
Артур Сапрыкин - data scientist, предприниматель, исследователь AI, автор и преподаватель курсов по машинному обучению.
Тема: Методы сравнения отличий двух изображений
Тезисы:
⁃ Сравнение двух изображений - польза или только развлечение? Когда это может пригодиться в решении бизнес-задач
⁃ Классические подходы. В чём их особенность, польза, недостатки при динамике света
⁃ Как можно уменьшить проблемы и улучшить качество детектирования изменений на изображении. Сочетания разных подходов.
🎩 Встречаемся 2 ноября - https://clck.ru/36HQvV
👍3❤1
Сегодня участвовал на форуме Breakpoint 2023 с докладом про распознавание автоответчиков.
Спасибо всем, кто был, атмосфера была живая приятная, было приятно делиться опытом ☀️🙏🏼❤️
Спасибо всем, кто был, атмосфера была живая приятная, было приятно делиться опытом ☀️🙏🏼❤️
🔥15👍4
Вышла вчера статья про две архитектуры обучения с подкреплением - DDPG и PPO. На самом деле, ещё упоминаются и другие, но вскользь.
Очень уместно почитать, если только начинаете свой путь в RL и нужно познакомиться с инструментами.
А вообще, рекомендую обратить внимание на эту книгу. Полностью на русском языке, что очень ценно
Очень уместно почитать, если только начинаете свой путь в RL и нужно познакомиться с инструментами.
А вообще, рекомендую обратить внимание на эту книгу. Полностью на русском языке, что очень ценно
Хабр
Архитектуры RL: DDPG иPPO
Привет, уважаемые читатели Хабра! В RL существует множество алгоритмов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradients) - это алгоритм, объединяющий...
🔥8👍1🥰1🙏1
Друзья, завтра в 12:15 я буду участвовать в дискуссии «Как новые технологии меняют онлайн-образование» (сцена «Ярмарка образования») на конференции от Яндекса YaC on Education 2023.
Регистрируйтесь, приходите.
Буду рад откликам в процессе и после конференции ☀️❤️🙏🏼
Регистрируйтесь, приходите.
Буду рад откликам в процессе и после конференции ☀️❤️🙏🏼
👍6
Друзья, сегодня прошла чудесная конференция, посвященная образованию YaC on education 2023.
В чудесной компании мы обсуждали влияние технологий (ИИ, конечно же) на онлайн-образование.
Было душевно, интересно и уверен, что полезно ☀️
Если кто-то не смотрел, но хочет, то нашу беседу можете посмотреть тут, на сцене «Ярмарка образования» примерно на 03:13:30 по времени.
По моим ощущениям, прошло всё прекрасно. Пусть будет чаще такая наполненность бывает после конференций ☀️❤️🙏🏼
В чудесной компании мы обсуждали влияние технологий (ИИ, конечно же) на онлайн-образование.
Было душевно, интересно и уверен, что полезно ☀️
Если кто-то не смотрел, но хочет, то нашу беседу можете посмотреть тут, на сцене «Ярмарка образования» примерно на 03:13:30 по времени.
По моим ощущениям, прошло всё прекрасно. Пусть будет чаще такая наполненность бывает после конференций ☀️❤️🙏🏼
👍6🔥6
Друзья, знаете ли вы, что такое MLFlow?
Уверен, что среди вас есть те, кто им активно пользуется.
Что это такое?
MLFlow - это платформа для версионирования и контроля за экспериментами ваших моделей машинного обучения.
Этот инструмент может быть очень полезен, когда вы в команде решаете одну и ту же задачу, и вам нужно комфортно наблюдать за всеми результатами работы.
По опыту участия в хакатонах, мой выпускник написал чудесную статью по разворачиванию MLFlow для начинающих.
Я считаю, получилось чудесно 🔥
Уверен, что среди вас есть те, кто им активно пользуется.
Что это такое?
MLFlow - это платформа для версионирования и контроля за экспериментами ваших моделей машинного обучения.
Этот инструмент может быть очень полезен, когда вы в команде решаете одну и ту же задачу, и вам нужно комфортно наблюдать за всеми результатами работы.
По опыту участия в хакатонах, мой выпускник написал чудесную статью по разворачиванию MLFlow для начинающих.
Я считаю, получилось чудесно 🔥
Хабр
Хакатоним эффективнее: как поднять удаленный сервер MLflow Tracking для команды
Хакатон – это всегда повышенный стресс, потому что за короткое время нужно найти лучшее решение для поставленной задачи. Вам придется обучить десятки моделей, найти оптимальную комбинацию...
👍13🔥3
Встретил интересную статью про объяснение нормального распределения.
Вроде ничего необычного, но автор "по косточкам" разобрал формулу, построил графики и даже пояснил возникновение некоторых частей формулы.
В общем, полезно это.
Мне особенно понравилось объяснение связи биномиального распределения с нормальным.
Для тех то видел функции вероятности и плотности распределения, могли увидеть неслучайное сходство.
Поэтому начинающие в тервере, читайте, просвещайтесь 🙂
Вроде ничего необычного, но автор "по косточкам" разобрал формулу, построил графики и даже пояснил возникновение некоторых частей формулы.
В общем, полезно это.
Мне особенно понравилось объяснение связи биномиального распределения с нормальным.
Для тех то видел функции вероятности и плотности распределения, могли увидеть неслучайное сходство.
Поэтому начинающие в тервере, читайте, просвещайтесь 🙂
Хабр
Нормально разбираемся в Нормальном распределении
Всем привет. Это пост про интуитивное понимание Нормального распределения. Обычный курс теории вероятностей проходит следующим образом. Сначала вам даются понятные и относительно простые концепции....
🔥12👍2🙏2
Forwarded from DATApedia | Data science
Выбор СУБД: шпаргалка, чтобы не запутаться
Вопрос выбора СУБД для российской компании или госоргана — вопрос не праздный, тем более сейчас — когда с момента ухода с рынка западных вендоров прошло уже полтора года и пора что‑то решать. Но как не запутаться в номенклатуре СУБД и выбрать ту, которая лучше всего подходит?
Перейти к статье | DATApedia
Вопрос выбора СУБД для российской компании или госоргана — вопрос не праздный, тем более сейчас — когда с момента ухода с рынка западных вендоров прошло уже полтора года и пора что‑то решать. Но как не запутаться в номенклатуре СУБД и выбрать ту, которая лучше всего подходит?
Перейти к статье | DATApedia
👍5