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.
Она также способна за несколько секунд решить любую задачу из книги и выдать подробный ответ с объяснениями.
🔥34🤯6⚡3👍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
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.
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👻5⚡3
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.
0 • 1 • 2 • 3 • 4
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.
0 • 1 • 2 • 3 • 4
👍20❤3🔥3
Нейросеть Midjourney сгенерировала безумную версию «Звездных Войн», которую могли бы снять в Индии.
❤🔥28👍12😁12💯5🔥1🤩1🙈1