Data Secrets – Telegram
Data Secrets
78.8K subscribers
6.42K photos
667 videos
20 files
2.71K links
Главный по машинному обучению

Сотрудничество: @veron_28

РКН: clck.ru/3FY3GN
Download Telegram
Mean Shift Clustering 🌸

Средний сдвиг - это алгоритм обучения без учителя, который в основном используется для кластеризации. Он широко используется в реальном анализе данных (например, сегментация изображений), потому что он непараметрический и не требует какой-либо предопределенной формы кластеров в пространстве.

Проще говоря, "средний сдвиг" равно "переход на среднее" итеративным образом. В алгоритме каждая точка данных шаг за шагом переходит к «региональному среднему», а местоположение конечного пункта назначения каждой точки представляет собой кластер, к которому она принадлежит.

В этом посте кратко расскажем о том, как понять этот алгоритм, а также как его использовать на Python 🐍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12💯11
Фишки в pandas, о которых вы не знали

Методы которые облегчат/ускорят вашу работу 🐍

#Pandas
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
35🤔3😐3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
pov: ты забыл защититься от sql-инъекций
21👍8
Какие могут возникнуть проблемы при создании ИИ?💻

Популярность искусственного интеллекта и машинного обучения растет с удивительной скоростью, в следствие чего растет и потребность защищать систему ИИ от вредоносного ПО.

В подборке расскажем о самых популярных внешних угрозах при работе с ИИ🔐
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🍌12👍4
💡 Почему стоит знать SQL?

В статье расскажем о результатах опроса среди профессиональных разработчиков и потенциальных работодателей🔑
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16🫡5🎉4🗿2
👁 Почему ответ на вопрос: "Одинаковые или разные изображения" приведет к новому подходу обучения искусственного интеллекта?

Нейронные сети уже выполняют ряд сложных задач гораздо лучше человека. Однако до сих пор возникают проблемы с определением, являются ли два изображения тождественными.

Одни из самых сложных систем искусственного интеллекта - сверточные нейронные сети справляются с такой задачей в 70% случаях (при использовании 6 - 7 сверточных слоев). При увеличении количества слоев с 6 до 50 точность вырастает до 90%.

Стоит отметить, что такая точность относится только к черно-белым изображениям. При этом если изменить начальные условия: толщину линий, сдвиг изображения, разрешение – ответы системы существенно ухудшаются.

Исследователи полагают, что задача тождественности изображений приведет к появлению нового подхода в обучении искусственного интеллекта, так как нейронные сети сфокусированы скорее на обнаружении различий, а не сходства 🖼
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16🍌3🗿2👍1👨‍💻1🙈1😨1