Data Secrets – Telegram
Data Secrets
78.8K subscribers
6.42K photos
665 videos
20 files
2.7K links
Главный по машинному обучению

Сотрудничество: @veron_28

РКН: clck.ru/3FY3GN
Download Telegram
Линейные регрессии 📉

Рассмотрели какие они бывают, чем отличаются и как их построить в Python 🐍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍30👌3
Классный пример, как уже в процессе обучения можно получать практический опыт, выполняя реальные задачи бизнеса. Школа IT-профессий SkillFactory и «Моторика» провели хакатон для студентов направления Data Science.

В задаче, которую поставила «Моторика» (компания производит бионические протезы), нужно было улучшить прототип модели искусственного интеллекта для управления кибер-рукой.

В результате компания проверила гипотезы насчет моделей машинного обучения и получила новые идеи по повышению качества управления протезом. А студенты применили свои навыки дата-сайентистов в решении актуального кейса.

В SkillFactory сфокусированы на обучении на реальном опыте, поэтому школа сотрудничает с компаниями, готовыми аутсорсить бизнес-задачи студентам. Получается win-win история – и для бизнеса, и для студентов, что особенно полезно в условиях, когда на первый план выходит опыт, а рынку нужны «погруженные» специалисты.

Полный кейс читайте по ссылке: https://go.skillfactory.ru/q1HItA
👍12
Нейросеть AlphaCode от Google сможет заменить программистов уровня Junior и Middle 🖥

— Новое исследование показало, что представленная в феврале нейросеть DeepMind AlphaCode способна стать полноценным помощником опытных программистов, но всё ещё не сможет их заменить полностью.

— AlphaCode изучила синтаксисы большого объема кода из GitHub 🖥, а затем научилась переводить описания задач в код, используя тысячи задач с соревнований по программированию. AlphaCode может генерировать до 1 млн. решений задачи (на Python или C++) и отсеивает неподходящие.

— В онлайн-соревнованиях по программированию AlphaCode обыграла более 45% (из 5000) программистов. Более того, при решении задач AlphaCode не использовала готовые шаблоны, а генерировала новый код.

— По словам DeepMind, нейросеть может выполнять рутинную работу с ПО, освобождая от этого опытных разработчиков, чтобы они могли сфокусироваться на задачах более высокого уровня. Также AlphaCode способна помочь людям без навыков программирования создавать простые программы, но иногда она допускает ошибки – например, создает переменные и не использует их.

— В DeepMind отмечают, что текущие навыки AlphaCode применимы только для соревнований программистов, но в будущем AlphaCode сделает программирование полностью автоматизированным.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23🤔11👀9🐳2
🔑 Обучающая, валидационная и тестовая выборки

Что это такое и зачем все они нужны? Подготовили краткое объяснение для всех, кому нужно знать разницу между различными разбиениями наборов данных при обучении моделей машинного обучения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26
💡 Подборка материала для начинающих

В канале скопилось достаточно много материала, поэтому мы решили выделить и сгруппировать по темам посты для хорошего старта. Сохрани, чтобы не потерять❤️

Алгоритмы:

Метод K-средних
Деревья решений
Q - learning
Наивный Байесовский классификатор

Библиотеки:

catBoost
Prophet
Random Forest (Прогнозирование цены на электичество)
Faiss


Математика и Статистика:

Производные
Теорема Байеса
Нормальное распределение
Ящики с усами
Корреляционные тесты
U - критерий Манна - Уитни

Pandas и Numpy:

Сортировка данных в pandas
3 полезных функции в pandas
3 полезных функции в pandas: PART 2
Матричные операции в numpy

Визуализация:

Построение графиков в matplotlib
Все инструменты визуализации временных рядов
Plotly Express


SQL:

Добавление записей в SQL таблицу
SQL: SELECT и компания
Как не путать джойны?

Полезно:

Этапы решения задачи машинного обучения
Data Science Roadmap
Кросс - валидация
TD-IDF и векторизация текста
Наш второй канал о Python: @class_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
37👍15👏3🔥2🎉1
Data Secrets
Video
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT от OnenAl снова взорвала интернет

Она также способна за несколько секунд решить любую задачу из книги и выдать подробный ответ с объяснениями.
🔥34🤯63👍1
Платформы с бесплатными вм для ML 📊

Необходимость в мощном компьютере в наше время почти исчерпана. Есть 2 платформы, предоставляющее вычислительную мощность. Чтобы реализовывать сложные нейтронные сети или работать с файлами, требующими много оперативной памяти, достаточно иметь любой компьютер с выходом в сеть.

Прикрепили небольшую инструкцию по настройкам двум бесплатных платформ. У нас нет ответа на вопрос: «Какая из них лучше?». Обе хороши, выбор за тобой.

// Kaggle || Colab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🎉4🤨1
Программисты любят ИИ, художники ненавидят

Обсуждение того, как GPT-3 может в конечном итоге сделать разработчиков не нужными, верно, но сообщество не имеет достаточной негативной реакции на платформы автоматического кода, которые могут писать код. Вместо этого они, кажется, рады этому. Программисты и разработчики на самом деле взволнованы тем, что многие из их повторяющихся задач становятся автоматизированными с помощью платформ автоматического кодирования.

Однако то же самое нельзя сказать о реакции сообщества художников на инструменты создания искусства на основе ИИ, такие как Midjourney или DALL-E, которые сообщество все еще стремится бойкотировать. Реакция на искусство ИИ началась, когда художник по искусственному интеллекту выиграл конкурс цифрового искусства, который использовал Midjourney для многих работ.

ИИ революционизирует искусство. Постмодернисты придерживались мнения, что будущее искусства мертво, в то время как модернисты верили, что оно живо. Теперь с ИИ на картинке искусство приобрело совершенно новую жизнь, пережив своих создателей и найдя новый смысл в синтетических реалиях.

В целом, ясно, что ИИ может играть ценную роль в создании контента. Вместо того, чтобы рассматривать его как конкурента, его следует рассматривать как инструмент, который может помочь создателям генерировать идеи, автоматизировать утомительные задачи и преодолевать свои собственные предубеждения.

С другой стороны, страх потерять свою уникальную перспективу или творческое видение является общей заботой для всех, а не только художников. Вера в то, что искусство требует человеческого прикосновения и не может быть воспроизведено машиной, абсолютно верно, и именно отсюда проистекает враждебность. Дело немного отличается для разработчиков.
👍35👻53
История нейроных сетей: backpropagation

Что же дальше? Дальше появляется несколько достаточно значимых и серьезных открытий. Первое, на которое стоит обратить огромное внимание, это появление механизма обратного распространения ошибки. Впервые он был описан в 1960-е и почти 30 лет спустя его популяризировали Румельхарт, Хинтон и Уильямс в статье под названием «Learning representations by back-propagating errors». Метод обратного распространения ошибки определяет дальшейшее развитие нейронных сетей и используется до сих пор.

01234
👍203🔥3