Правила игры на интенсиве DWthon.pdf
636.9 KB
Уже через 2 дня (2 августа) стартует 2 выпуск нашего легендарного онлайн-интенсива DWthon 🥳
А теперь ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ момент - перед началом интенсива необходимо ознакомиться с правилами игры и следовать инструкциям из прикрепленного файла!
Все вопросы по предстоящему интенсиву направлять сюда - hello@dataworkshop.ru
До встречи на интенсиве - впереди увлекательное погружение в машинное обучение, после которого Твоя жизнь уже не будет прежней 😉
А теперь ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ момент - перед началом интенсива необходимо ознакомиться с правилами игры и следовать инструкциям из прикрепленного файла!
Все вопросы по предстоящему интенсиву направлять сюда - hello@dataworkshop.ru
До встречи на интенсиве - впереди увлекательное погружение в машинное обучение, после которого Твоя жизнь уже не будет прежней 😉
5-дневный интенсив по машинному обучению стартовал 🔥
Информация с доступом к материалам и заданиям - уже на почте (тем, кто регистрировался сегодня - письмо немного позже придет).
Ждем Тебя 🙂
Информация с доступом к материалам и заданиям - уже на почте (тем, кто регистрировался сегодня - письмо немного позже придет).
Ждем Тебя 🙂
Метрики успеха.
Что значат метрики успеха в машинном обучении?
Часто можно услышать, что это некий критерий качества модели.
Давай рассмотрим это на более простом примере.
Сейчас в Токио проходит олимпиада, где есть конкретные спортсмены, которые выполняют конкретную программу и есть судьи, которые оценивают выполнение этой программы.
Благодаря оценке от судей можно понять - кто из спортсменов выиграл.
Модели машинного обучения - это те же "спортсмены", например у нас есть:
✅ модель А
✅ модель B
✅ модель C
и нам нужно решить - какая из моделей работает лучше.
А метрики успеха - это "судьи".
И здесь важно понимать, что в машинном обучении, как и зачастую в жизни - нет такого понятия, как правильное решение. Т.е. это может быть правильным решением в каком-то контексте. Контекст очень важен!
Мы стремимся оптимизировать/максимизировать какой-то один конкретный параметр (их может быть и больше). Но нельзя оптимизировать все параметры сразу.
Как пример - у нас есть задача классификации - определение “мошеннических” транзакций в банке. Какие здесь могут быть проблемы:
❌ мы можем считать все транзакции “мошенническими” и тогда страдают все клиенты, а затем уходят с этого банка (зачем нужен банк, через который невозможно выполнить ни одной транзакции)
❌ мы можем считать, что мошенников вообще не существует и это в будущем может повлечь для банка огромные потери и даже банкротство.
У нас есть 2 вида метрик успеха:
1️⃣ Метрика полноты (recall) - она всеми усилиями выявляет все мошеннические транзакции. Но на самом деле банку не сильно это оплачивается. Ведь может оказаться, что все транзакции - мошеннические.
2️⃣ Метрика точности (precision). В данном случае применять эту метрику - более правильное решение. Если банк находит мошенническую транзакцию - есть большая вероятность, что транзакция, действительно, мошенническая. И если банк блокирует такую транзакцию - он уже уверен, что никого из своих клиентов не обидит. Т.к. здесь уже вероятность ошибки может быть 1 раз на 1000 случаев.
Подытожим.
Метрика успеха очень важна. Есть классические метрики успеха.
Но еще очень важно понимать, что люди, которые называются Senior Data Scientist 😎
- не стесняются выдумывать свои метрики успеха, хорошо заточенные именно под бизнес проблемы.
Понимать стандартные метрики - это хорошо, но тоже важно понимать суть метрики, что это как компас и благодаря метрике
Ты достигаешь заданную цель. И иногда нужно "заточить" какую-то свою метрику под конкретные проблемы.
Что значат метрики успеха в машинном обучении?
Часто можно услышать, что это некий критерий качества модели.
Давай рассмотрим это на более простом примере.
Сейчас в Токио проходит олимпиада, где есть конкретные спортсмены, которые выполняют конкретную программу и есть судьи, которые оценивают выполнение этой программы.
Благодаря оценке от судей можно понять - кто из спортсменов выиграл.
Модели машинного обучения - это те же "спортсмены", например у нас есть:
✅ модель А
✅ модель B
✅ модель C
и нам нужно решить - какая из моделей работает лучше.
А метрики успеха - это "судьи".
И здесь важно понимать, что в машинном обучении, как и зачастую в жизни - нет такого понятия, как правильное решение. Т.е. это может быть правильным решением в каком-то контексте. Контекст очень важен!
Мы стремимся оптимизировать/максимизировать какой-то один конкретный параметр (их может быть и больше). Но нельзя оптимизировать все параметры сразу.
Как пример - у нас есть задача классификации - определение “мошеннических” транзакций в банке. Какие здесь могут быть проблемы:
❌ мы можем считать все транзакции “мошенническими” и тогда страдают все клиенты, а затем уходят с этого банка (зачем нужен банк, через который невозможно выполнить ни одной транзакции)
❌ мы можем считать, что мошенников вообще не существует и это в будущем может повлечь для банка огромные потери и даже банкротство.
У нас есть 2 вида метрик успеха:
1️⃣ Метрика полноты (recall) - она всеми усилиями выявляет все мошеннические транзакции. Но на самом деле банку не сильно это оплачивается. Ведь может оказаться, что все транзакции - мошеннические.
2️⃣ Метрика точности (precision). В данном случае применять эту метрику - более правильное решение. Если банк находит мошенническую транзакцию - есть большая вероятность, что транзакция, действительно, мошенническая. И если банк блокирует такую транзакцию - он уже уверен, что никого из своих клиентов не обидит. Т.к. здесь уже вероятность ошибки может быть 1 раз на 1000 случаев.
Подытожим.
Метрика успеха очень важна. Есть классические метрики успеха.
Но еще очень важно понимать, что люди, которые называются Senior Data Scientist 😎
- не стесняются выдумывать свои метрики успеха, хорошо заточенные именно под бизнес проблемы.
Понимать стандартные метрики - это хорошо, но тоже важно понимать суть метрики, что это как компас и благодаря метрике
Ты достигаешь заданную цель. И иногда нужно "заточить" какую-то свою метрику под конкретные проблемы.
🎉 DataWorkshop впервые открывает свои двери в DW Club 🎉
DW Club - это доступ к серверу с материалами 24/7 - обучайся тогда, когда Тебе удобно (хоть в новогоднюю ночь), где удобно (хоть из тайги, если словишь там интернет) и сколько удобно по времени (хоть 5 минут в день, хоть целый день).
Подписка на 1 месяц стоит 3 евро (эта цена действует только до конца воскресенья - 8 августа включительно), отказаться от подписки можно в любой момент.
Ссылка на подписку 👉 https://bit.ly/dwclub_join
А теперь подробнее, что получишь:
1️⃣ Снимаешь головную боль по установке и настройке ПО (получаешь доступ к готовому окружению, просто авторизуешься и получаешь практические навыки в машинном обучении).
2️⃣ Доступ к материалам 5-дневного интенсива DWthon по машинному обучению (на реальных данных магазина из Великобритании) на все время подписки в клубе.
3️⃣ Доступ к материалам мастер-класса “Прогнозирование цен на недвижимость в Москве”.
Состоит 3 шпаргалок, 5 стартеров + собранное в одном месте (вебинар с итогами конкурса лучших решений, 8 ссылок на лучшие решения, в том числе от участников из Польши).
4️⃣ До 23 августа появится новый материал “Прогноз выживания пассажира на Титанике” (это относительно легкая задача, но ее стоит проделать на первых этапах, особенно новичкам в машинном обучении) и опять же с подпиской на DW Club, сможешь изучать материалы в любое удобное время.
5️⃣ Новые материалы будут появляться регулярно - это только начало (минимум 1 новое решение в месяц)! Причем участники клуба могут путем голосования влиять на то, какие материалы будут появляться в первую очередь.
6️⃣ Участники клуба будут первыми узнавать о самых выгодных условиях приобретения курсов (иногда такие условия будут доступны только участникам клуба).
7️⃣ Студенты даже после завершения курса смогут иметь под рукой все материалы курса и при необходимости пользоваться ими (при действующей подписке на DW Club).
8️⃣ Участники клуба получат доступ к материалам международной конференции по машинному обучению (на английском языке), на которой выступали спикеры из мировых топ компаний: Facebook, DeepMind, Uber, Huawei, Microsoft и др.
9️⃣ Участники клуба будут первыми узнавать о возможности получить стажировку в нашей компании и об открытых вакансиях на должность специалиста с навыками по машинному обучению в компаниях-партнерах.
🔟 Участники клуба смогут получить доступ к демо версиям онлайн-курсов от DataWorkshop.
👉 Как стать участником DW Club?
Переходишь по ссылке 👉 https://bit.ly/dwclub_join >>> оплачиваешь 3 евро >>> автоматически становишься членом клуба.
Доступ открывается на период с 7 августа и до 8 сентября.
3 евро - это цена за подписку на DW Club на 1 месяц, по истечении месяца подписку нужно продлевать.
Кстати, 3 евро - это оооочень символическая оплата (постарайся успеть получить подписку на самых выгодных условиях), потому что ТОЛЬКО за маленький сервер в облаке заплатишь около 30 евро в месяц.
А мы предоставляем не просто доступ к серверу, а к структурированным знаниям, которые могут помочь прокачать Твои навыки и если все будешь делать правильно, сможешь начать карьеру в Data Science или в чем-то смежном.
DW Club - это доступ к серверу с материалами 24/7 - обучайся тогда, когда Тебе удобно (хоть в новогоднюю ночь), где удобно (хоть из тайги, если словишь там интернет) и сколько удобно по времени (хоть 5 минут в день, хоть целый день).
Подписка на 1 месяц стоит 3 евро (эта цена действует только до конца воскресенья - 8 августа включительно), отказаться от подписки можно в любой момент.
Ссылка на подписку 👉 https://bit.ly/dwclub_join
А теперь подробнее, что получишь:
1️⃣ Снимаешь головную боль по установке и настройке ПО (получаешь доступ к готовому окружению, просто авторизуешься и получаешь практические навыки в машинном обучении).
2️⃣ Доступ к материалам 5-дневного интенсива DWthon по машинному обучению (на реальных данных магазина из Великобритании) на все время подписки в клубе.
3️⃣ Доступ к материалам мастер-класса “Прогнозирование цен на недвижимость в Москве”.
Состоит 3 шпаргалок, 5 стартеров + собранное в одном месте (вебинар с итогами конкурса лучших решений, 8 ссылок на лучшие решения, в том числе от участников из Польши).
4️⃣ До 23 августа появится новый материал “Прогноз выживания пассажира на Титанике” (это относительно легкая задача, но ее стоит проделать на первых этапах, особенно новичкам в машинном обучении) и опять же с подпиской на DW Club, сможешь изучать материалы в любое удобное время.
5️⃣ Новые материалы будут появляться регулярно - это только начало (минимум 1 новое решение в месяц)! Причем участники клуба могут путем голосования влиять на то, какие материалы будут появляться в первую очередь.
6️⃣ Участники клуба будут первыми узнавать о самых выгодных условиях приобретения курсов (иногда такие условия будут доступны только участникам клуба).
7️⃣ Студенты даже после завершения курса смогут иметь под рукой все материалы курса и при необходимости пользоваться ими (при действующей подписке на DW Club).
8️⃣ Участники клуба получат доступ к материалам международной конференции по машинному обучению (на английском языке), на которой выступали спикеры из мировых топ компаний: Facebook, DeepMind, Uber, Huawei, Microsoft и др.
9️⃣ Участники клуба будут первыми узнавать о возможности получить стажировку в нашей компании и об открытых вакансиях на должность специалиста с навыками по машинному обучению в компаниях-партнерах.
🔟 Участники клуба смогут получить доступ к демо версиям онлайн-курсов от DataWorkshop.
👉 Как стать участником DW Club?
Переходишь по ссылке 👉 https://bit.ly/dwclub_join >>> оплачиваешь 3 евро >>> автоматически становишься членом клуба.
Доступ открывается на период с 7 августа и до 8 сентября.
3 евро - это цена за подписку на DW Club на 1 месяц, по истечении месяца подписку нужно продлевать.
Кстати, 3 евро - это оооочень символическая оплата (постарайся успеть получить подписку на самых выгодных условиях), потому что ТОЛЬКО за маленький сервер в облаке заплатишь около 30 евро в месяц.
А мы предоставляем не просто доступ к серверу, а к структурированным знаниям, которые могут помочь прокачать Твои навыки и если все будешь делать правильно, сможешь начать карьеру в Data Science или в чем-то смежном.
PEP20 - это правила Дзен Питон (python enhanced proposal — заявки на улучшение языка Питон) от Тима Петерсона, которые он предложил в 1999 году.
Причем автор предложил написать последнее правило создателю "Питона" Гвидо Ван Россуму (и оно до сих пор не заполнено и, возможно, автор тем самым хотел донести, что в любых правилах есть исключения).
Найти Zen of Python можно на официальном сайте по языку Python. Достаточно ввести команду import this в консольном приложении и на экране высветиться 19 правил на англ. языке (на фото).
Zen of Python на русском языке:
PEP20, а если быть точнее, то 19 правил по улучшению языка Питон:
1️⃣Красивое лучше уродливого.
2️⃣Явное лучше неявного.
3️⃣Простое лучше сложного.
4️⃣Сложное лучше запутанного.
5️⃣Развернутое лучше вложенного.
6️⃣Разреженное лучше плотного.
7️⃣Читаемость имеет значение.
8️⃣Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
9️⃣При этом практичность важнее безупречности.
Причем автор предложил написать последнее правило создателю "Питона" Гвидо Ван Россуму (и оно до сих пор не заполнено и, возможно, автор тем самым хотел донести, что в любых правилах есть исключения).
Найти Zen of Python можно на официальном сайте по языку Python. Достаточно ввести команду import this в консольном приложении и на экране высветиться 19 правил на англ. языке (на фото).
Zen of Python на русском языке:
PEP20, а если быть точнее, то 19 правил по улучшению языка Питон:
1️⃣Красивое лучше уродливого.
2️⃣Явное лучше неявного.
3️⃣Простое лучше сложного.
4️⃣Сложное лучше запутанного.
5️⃣Развернутое лучше вложенного.
6️⃣Разреженное лучше плотного.
7️⃣Читаемость имеет значение.
8️⃣Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
9️⃣При этом практичность важнее безупречности.
🔟Ошибки не должны замалчиваться.
1️⃣1️⃣Если не замалчиваются явно.
1️⃣2️⃣Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
1️⃣3️⃣Должен существовать один - и, желательно, только один – очевидный способ сделать что-то.
1️⃣4️⃣Хотя этот способ поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
1️⃣5️⃣Сейчас лучше, чем никогда.
1️⃣6️⃣Хотя никогда часто лучше, чем *прямо* сейчас.
1️⃣7️⃣Если реализацию сложно объяснить – идея точно плоха.
1️⃣8️⃣Если реализацию легко объяснить – возможно, идея хороша.
1️⃣9️⃣Пространства имен – отличная штука! Будем использовать их чаще!
1️⃣1️⃣Если не замалчиваются явно.
1️⃣2️⃣Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
1️⃣3️⃣Должен существовать один - и, желательно, только один – очевидный способ сделать что-то.
1️⃣4️⃣Хотя этот способ поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
1️⃣5️⃣Сейчас лучше, чем никогда.
1️⃣6️⃣Хотя никогда часто лучше, чем *прямо* сейчас.
1️⃣7️⃣Если реализацию сложно объяснить – идея точно плоха.
1️⃣8️⃣Если реализацию легко объяснить – возможно, идея хороша.
1️⃣9️⃣Пространства имен – отличная штука! Будем использовать их чаще!
Мир меняется быстрее, чем Ты думаешь 🚀
Записал сегодня видео и хочу поделиться тем, какие изменения могут коснуться программистов уже в ближайшем будущем.
Спойлер: ты пишешь на простом языке, что хочешь сделать, а искусственный интеллект самостоятельно генерирует код 🤖
При этом хочу отметить, что
навыки машинного обучения будут все более востребованными 💪🦾
Ссылка на видео: https://bit.ly/3fTRj8f
Ссылка на полную версию видео от Open AI: https://bit.ly/2VL4h1g
Записал сегодня видео и хочу поделиться тем, какие изменения могут коснуться программистов уже в ближайшем будущем.
Спойлер: ты пишешь на простом языке, что хочешь сделать, а искусственный интеллект самостоятельно генерирует код 🤖
При этом хочу отметить, что
навыки машинного обучения будут все более востребованными 💪🦾
Ссылка на видео: https://bit.ly/3fTRj8f
Ссылка на полную версию видео от Open AI: https://bit.ly/2VL4h1g
YouTube
Будь в курсе событий ИИ - посмотри как меняется мир! (openai, copilot, codex, GPT-3)
OpenAI показывает следующий этап развития и новую модель Codex. Что это значит для Тебя?
OpenAI Codex Live Demo - https://www.youtube.com/watch?v=SGUCcjHTmGY
#GPT-3 #openai #copilot #codex
OpenAI Codex Live Demo - https://www.youtube.com/watch?v=SGUCcjHTmGY
#GPT-3 #openai #copilot #codex
Как Ты думаешь - сильно ли изменится мир программирования в ближайшем будущем 🙂?
Anonymous Poll
43%
Несомненно
45%
Все идет к этому
11%
Не думаю об этом
А вы знали, что роботы уже научились шутить над людьми? 😀
Технологии с каждым новым днем все более совершенствуются и то, что вчера казалось невозможным - сегодня уже становится реальностью.
Уже в наши дни можно общаться по телефону и не понимать, что на Твои вопросы отвечает робот, а не человек 🤖
Считается, что обработка текста и звучащей речи (NLP, Speech Analytics) – один из главных трендов 2021 года в сфере развития искусственного интеллекта.
NLP - это обработка естественного языка.
К этому направлению относится всё, что касается речевой аналитики, обработки и синтеза речи.
Простыми словами — это то, что позволяет людям и машинам общаться и взаимодействовать без посредников.
А для чего все это придумали? NLP — базовая технология, на основе которой можно создавать цифровые продукты. Благодаря NLP-технологиям сделаны такие разработки:
✅ «Умные» предметы обихода, которыми можно управлять с помощью голоса
✅ Чат-боты
✅ Siri, «Алиса»
✅ “Умный” спам-фильтр
✅ Классификатор сообщений
✅ Оценка пользовательских отзывов и запросов и др.
Всё это приводит к росту инвестиций, увеличению числа компаний и команд, и появлению большего числа Open Source-моделей.
А на онлайн-курсах DataWorkshop можно получить практические навыки и знания в работе с NLP.
Пока думаем над датой выпуска именно этого курса - он есть только на польском языке, но планируем сделать еще более улучшенную его версию и тогда уже перевести и на русский язык.
Технологии с каждым новым днем все более совершенствуются и то, что вчера казалось невозможным - сегодня уже становится реальностью.
Уже в наши дни можно общаться по телефону и не понимать, что на Твои вопросы отвечает робот, а не человек 🤖
Считается, что обработка текста и звучащей речи (NLP, Speech Analytics) – один из главных трендов 2021 года в сфере развития искусственного интеллекта.
NLP - это обработка естественного языка.
К этому направлению относится всё, что касается речевой аналитики, обработки и синтеза речи.
Простыми словами — это то, что позволяет людям и машинам общаться и взаимодействовать без посредников.
А для чего все это придумали? NLP — базовая технология, на основе которой можно создавать цифровые продукты. Благодаря NLP-технологиям сделаны такие разработки:
✅ «Умные» предметы обихода, которыми можно управлять с помощью голоса
✅ Чат-боты
✅ Siri, «Алиса»
✅ “Умный” спам-фильтр
✅ Классификатор сообщений
✅ Оценка пользовательских отзывов и запросов и др.
Всё это приводит к росту инвестиций, увеличению числа компаний и команд, и появлению большего числа Open Source-моделей.
А на онлайн-курсах DataWorkshop можно получить практические навыки и знания в работе с NLP.
Пока думаем над датой выпуска именно этого курса - он есть только на польском языке, но планируем сделать еще более улучшенную его версию и тогда уже перевести и на русский язык.
Ждешь наш онлайн-курс? 🤗
Anonymous Poll
34%
Да, не то слово
57%
Хочу узнать программу курса
9%
Буду думать
🌏В последнее время (особенно после пандемии) все чаще можно услышать, что весь мир уходит в онлайн.
Что это значит? Перед людьми открываются невероятные возможности! По удаленке можно работать во многих компаниях мира.
А специалисты с навыками Machine Learning в западных странах мира пользуются просто огромной популярностью и востребованностью.
Работая по удаленке на компании “с Запада” и не только, как правило, нужен еще и английский язык. И мы решили пойти еще дальше.
🤖Поскольку наша компания фокусируется только на проектах по машинному обучению, мы решили найти такого же крутого партнера, но уже по обучению английскому.
🇺🇸Основное преимущество партнера - у них уже большой опыт преподавания английского для работников в сфере IT. Но вскоре расскажем более подробно обо всем.
🤝А пока просим пройти опрос, который поможет нашему партнеру лучше изучить ваши потребности в изучении английского языка.
Ссылка на опросник - https://bit.ly/3y3NbbS
Что это значит? Перед людьми открываются невероятные возможности! По удаленке можно работать во многих компаниях мира.
А специалисты с навыками Machine Learning в западных странах мира пользуются просто огромной популярностью и востребованностью.
Работая по удаленке на компании “с Запада” и не только, как правило, нужен еще и английский язык. И мы решили пойти еще дальше.
🤖Поскольку наша компания фокусируется только на проектах по машинному обучению, мы решили найти такого же крутого партнера, но уже по обучению английскому.
🇺🇸Основное преимущество партнера - у них уже большой опыт преподавания английского для работников в сфере IT. Но вскоре расскажем более подробно обо всем.
🤝А пока просим пройти опрос, который поможет нашему партнеру лучше изучить ваши потребности в изучении английского языка.
Ссылка на опросник - https://bit.ly/3y3NbbS
Периодически нам приходят от вас вопросы - что почитать, особенно перед стартом курсов.
Хотим порекомендовать вот эти 2 книги, которые написал Жерон Орельен (их можно читать всем желающим, кто хочет начать изучать машинное обучение):
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras TensorFlow.
Из этой книги узнаете основы машинного обучения на сквозном проекте с применением Scikit-Learn и Pandas, построите и обучите нейронные сети и др.
В каждой главе есть упражнения, которые помогут закрепить на практике полученные знания, причем весь код из книги доступен на GitHub.
Python Data Science Handbook
В этой книге можно поближе познакомиться с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, а также в ней есть отдельный блок, посвященный машинному обучению.
Эта книга бесплатная, вот ссылка - http://bit.ly/2UNA92t
Ребята - кто идет на наши курсы, предупреждаем - на курсах будет интенсивно и будет много дополнительной бесплатной информации - эти книги во время курсов некогда будет читать 🤗
Хотим порекомендовать вот эти 2 книги, которые написал Жерон Орельен (их можно читать всем желающим, кто хочет начать изучать машинное обучение):
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras TensorFlow.
Из этой книги узнаете основы машинного обучения на сквозном проекте с применением Scikit-Learn и Pandas, построите и обучите нейронные сети и др.
В каждой главе есть упражнения, которые помогут закрепить на практике полученные знания, причем весь код из книги доступен на GitHub.
Python Data Science Handbook
В этой книге можно поближе познакомиться с библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, а также в ней есть отдельный блок, посвященный машинному обучению.
Эта книга бесплатная, вот ссылка - http://bit.ly/2UNA92t
Ребята - кто идет на наши курсы, предупреждаем - на курсах будет интенсивно и будет много дополнительной бесплатной информации - эти книги во время курсов некогда будет читать 🤗
Рекомендовать в будущем литературу для чтения? 🤓
Anonymous Poll
97%
Да - интересно
1%
Я и так все знаю ;)
2%
Не люблю читать
Python впервые за всю историю скоро может стать самым популярным языком программирования во всем мире. Ведь он уже почти догнал такие языки , как С и Java. 🦾
Согласно веб-сайту Stack Overflow, вопросы с тегом Python имеют максимальное количество просмотров в 2018 году в странах с высоким уровнем дохода. На первом фото виден огромный рост популярности языка Python за последние 5 лет.
Stack Overflow показывает, что с января 2016 года по август 2017 года темпы роста трафика Python увеличились на 27%. В то время как для JavaScript, C ++, Ruby, iOS и т. д. темпы роста снизились по сравнению с прошлыми несколькими годами.
TIOBE составляет рейтинг популярности языков программирования методом подсчета результатов поисковых запросов, связанных с программированием (результат на 2 фото).
У Python, похоже, есть все шансы стать номером один благодаря своему лидерству на рынке в быстро развивающейся области интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта», – сказал Янсен, ген. директор TIOBE.
Согласно веб-сайту Stack Overflow, вопросы с тегом Python имеют максимальное количество просмотров в 2018 году в странах с высоким уровнем дохода. На первом фото виден огромный рост популярности языка Python за последние 5 лет.
Stack Overflow показывает, что с января 2016 года по август 2017 года темпы роста трафика Python увеличились на 27%. В то время как для JavaScript, C ++, Ruby, iOS и т. д. темпы роста снизились по сравнению с прошлыми несколькими годами.
TIOBE составляет рейтинг популярности языков программирования методом подсчета результатов поисковых запросов, связанных с программированием (результат на 2 фото).
У Python, похоже, есть все шансы стать номером один благодаря своему лидерству на рынке в быстро развивающейся области интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта», – сказал Янсен, ген. директор TIOBE.
Напоминаю, что уже 6 сентября мы впервые запускаем курс "Практическое введение в Python для Data Science" - на русском языке.
Это необычный курс по Python.
Это мини-курс, который позволит в сжатые сроки получить навыки в Python для дальнейшего его применения в Machine Learning и Data Science.
Это мой авторский курc, в который я собрал только те материалы, которые действительно, используют в рабочих проектах.
Я придерживаюсь правила 20/80 (чтобы 20% усилий приносили 80% результата) и давать те навыки и знания, которые сразу можно применять на практике - в своей работе.
Ведь "засорить мозг ненужным" никогда не было проблемой - особенно сейчас - в век "информационного ожирения".
Я же учу тому, что действительно работает на практике и делюсь лучшими техниками, которые сам применяю в работе. А поделиться мне есть чем - свой многолетний опыт я получал в европейских и американских компаниях разного масштаба 😉.
С завтрашнего дня цена на курс повышается - успей его приобрести по старой цене.
Успей купить курс по старой цене:
>>> https://bit.ly/3BGUkky <<<
Это необычный курс по Python.
Это мини-курс, который позволит в сжатые сроки получить навыки в Python для дальнейшего его применения в Machine Learning и Data Science.
Это мой авторский курc, в который я собрал только те материалы, которые действительно, используют в рабочих проектах.
Я придерживаюсь правила 20/80 (чтобы 20% усилий приносили 80% результата) и давать те навыки и знания, которые сразу можно применять на практике - в своей работе.
Ведь "засорить мозг ненужным" никогда не было проблемой - особенно сейчас - в век "информационного ожирения".
Я же учу тому, что действительно работает на практике и делюсь лучшими техниками, которые сам применяю в работе. А поделиться мне есть чем - свой многолетний опыт я получал в европейских и американских компаниях разного масштаба 😉.
С завтрашнего дня цена на курс повышается - успей его приобрести по старой цене.
Успей купить курс по старой цене:
>>> https://bit.ly/3BGUkky <<<
dataworkshop.ru
Практическое введение в Python | Data Science | Machine Learning
DATAWORKSHOP-INSTAGRAM (3).png
56.3 KB
Владимир недавно записал подкаст со студентом со своего самого первого курса "Практическое машинное обучение с нуля" на тему: "Машинное обучение и кибербезопасность".
Сейчас Мирослав (наш студент) работает в "Santander Bank Polska" и использует искусственный интеллект для борьбы с киберпреступниками 😎.
Мирослав рассказал, как они построили модель машинного обучения (на основании 20000 транзакций, которые проходят за 1 банковский день), чтобы выловить из них мошеннические транзакции 🦸♂️
Что интересно - модели удается вылавливать 90% мошеннических транзакций. По рассказам Мирослава - бизнес ежедневно отсекает подозрительных 20-30 транзакций.
Дополнительная проверка таких транзакций показывает, что, действительно, ⅔ из них являются попыткой вымогательства 😮
Причем, используется довольно простая модель машинного обучения, но результаты впечатляют - не правда ли 😉
Подкаст записан на польском языке, но по ссылке можно почитать перевод на русском языке
https://bit.ly/3BRn4XU
Сейчас Мирослав (наш студент) работает в "Santander Bank Polska" и использует искусственный интеллект для борьбы с киберпреступниками 😎.
Мирослав рассказал, как они построили модель машинного обучения (на основании 20000 транзакций, которые проходят за 1 банковский день), чтобы выловить из них мошеннические транзакции 🦸♂️
Что интересно - модели удается вылавливать 90% мошеннических транзакций. По рассказам Мирослава - бизнес ежедневно отсекает подозрительных 20-30 транзакций.
Дополнительная проверка таких транзакций показывает, что, действительно, ⅔ из них являются попыткой вымогательства 😮
Причем, используется довольно простая модель машинного обучения, но результаты впечатляют - не правда ли 😉
Подкаст записан на польском языке, но по ссылке можно почитать перевод на русском языке
https://bit.ly/3BRn4XU
Стоит ли Владимиру начать записывать подкасты уже и на русском языке?
Anonymous Poll
63%
Да, давно пора)
31%
Было бы здорово
5%
Буду учить польский, на русском не надо ))
Scikit-learn, бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python, анонсировала release candidate Scikit-learn 1.0 с основными обновлениями и исправлениями:
https://scikit-learn.org/dev/whats_new/v1.0.html
Scikit-Learn-одна из популярных программных библиотек машинного обучения. Библиотека использует NumPy, SciPy и Matplotlib и поддерживает обучение с учителем и без.
Она также предоставляет различные инструменты для подгонки модели, предварительной обработки данных, выбора и оценки модели.
Честно говоря, Владимир считает, что Scikit-learn является лучшей библиотекой в ML 😍 с точки зрения того, как мы думаем об API и простоте. Она меняет правила игры. И это (следующий 🤔 ) отличный пример, показывающий силу open source.
Scikit-learn - это своего рода стандарт, который изменил (упростил) жизнь в ML (причем не только в Python). Создатели 14 лет трудились, чтобы дойти до стабильной нумерации версии Scikit-learn.
Scikit-learn - это эталон простоты и мощной работы.
Кстати, если вы хотите начать использовать ML (в том числе узнать и о Scikit-learn), присоединяйтесь к курсу по ссылке: 😉
>>>> https://bit.ly/3jX02sH <<<<
https://scikit-learn.org/dev/whats_new/v1.0.html
Scikit-Learn-одна из популярных программных библиотек машинного обучения. Библиотека использует NumPy, SciPy и Matplotlib и поддерживает обучение с учителем и без.
Она также предоставляет различные инструменты для подгонки модели, предварительной обработки данных, выбора и оценки модели.
Честно говоря, Владимир считает, что Scikit-learn является лучшей библиотекой в ML 😍 с точки зрения того, как мы думаем об API и простоте. Она меняет правила игры. И это (следующий 🤔 ) отличный пример, показывающий силу open source.
Scikit-learn - это своего рода стандарт, который изменил (упростил) жизнь в ML (причем не только в Python). Создатели 14 лет трудились, чтобы дойти до стабильной нумерации версии Scikit-learn.
Scikit-learn - это эталон простоты и мощной работы.
Кстати, если вы хотите начать использовать ML (в том числе узнать и о Scikit-learn), присоединяйтесь к курсу по ссылке: 😉
>>>> https://bit.ly/3jX02sH <<<<
dataworkshop.ru
Data Science курс| Machine Learning курс | Аналитик данных | DataWorkshop
Data Science курс поможет получить ключеввые знанания в Data Science и Machine Learning. Много практики. Сосредотачиваемся на решениях. Получи специальность за которую хотят платить!