➡️В статье автор рассказывает про архитектуру HID и практические аспекты создания драйверов для устройств ввода.

📌 Кроме того, были затронуты вопросы системной разработки и изучения драйверного API для встраиваемых систем реального времени, а также создание драйверов для взаимодействия с HID-устройствами.

👀 ТОП ошибок в анализе конкурентов

🚩Пренебрежение меньшими конкурентами: Ошибочно считать, что более мелкие компании не представляют интереса. Они могут внедрять разрушающие технологии или применять инновационные стратегии.

🚩Игнорирование непрямых конкурентов: В современном бизнесе необходимо учитывать не только прямых конкурентов, но и компании из различных секторов, предлагающие заменяющие продукты или услуги.

🚩Непонимание сильных сторон конкурентов: Часто фокусируемся на изучении слабостей конкурентов. Однако их сильные стороны могут предоставить ценные идеи для разработки собственной стратегии.

🚩Недостаток непрерывного анализа: Рыночные условия постоянно меняются, а следовательно, меняются и стратегии конкурентов. Регулярный анализ необходим для постоянного обновления и актуализации данных.

@dataminingteam

🔥Основная цель сети объектов машинного обучения — использование функциональных операций для анализа и генерации новых функций на основе векторов признаков, чтобы повысить выразительность модели машинного обучения.

https://arxiv.org/abs/2401.04874

💲 ТОП 3 на что смотрят инвесторы, когда выбирают стартап

1️⃣ Команда: Первое, на что обращают внимание инвесторы, — это команда. Идеально, если она способна покрыть все аспекты развития бизнеса. Важность команды постепенно снижается с развитием, но на начальном этапе это ключевой фактор.

2️⃣ Рынок: Инвесторы анализируют, насколько реально стартап может занять долю на рынке. Обязательный вопрос — какой потенциал доходности для инвестора. Общий "минимальный порог" — возможность достижения выручки в 1 млрд рублей для ранних стадий.

3️⃣ Ценностное предложение и соответствие рынку: Неважно, насколько хорош продукт, если он не решает значимую проблему. Инвесторы смотрят на то, насколько хорошо предложение компании соответствует потребностям рынка.

Ваш @dataminingteam👋

1️⃣Шпаргалка по теории вероятности
https://vk.com/wall-94208167_7704

2️⃣Многорукие бандиты: полный обзор
https://vk.com/wall-94208167_7709

3️⃣Туториал по визуализации моделей глубокого обучения
https://vk.com/wall-94208167_7715

4️⃣Множественное восполнение пропущенных данных
https://vk.com/wall-94208167_7698

5️⃣Топ-15 библиотек Python для DA и ML
https://vk.com/wall-94208167_7718

🗣Материал вводит в важность и процесс feature engineering с подробным рассмотрением двух подходов: the Checklist Approach и the Domain-based Approach.

🔵Вы углубитесь в численные агрегаци, выборы параметров, преобразования числовых данных, кодирование категориальных переменных, обработку пропущенных значений.

💬Приведен пример по кассовым сборам фильмов.

https://www.learndatasci.com/tutorials/intro-feature-engineering-machine-learning-python/

💬 В блоге рассматривается создание сверточной нейронной сети (CNN) для локализации и классификации объектов. Автор затрагивает темы, такие как архитектура модели для регрессии и классификации, обучение модели и оценка performance metrics,0 таких как  loss, accuracy и среднee пересечение по объединению (IoU).

📎В статье рассматриваются вызовы в области выявления мошенничества, проводится сравнение rule-based и machine learning-based approaches, исследуется анализ данных, техника oversampling, обучение модели и её оценка, с акцентом на важности решения проблемы дисбаланса классов для эффективного выявления мошенничества.

🔖 Кроме того, статья подчеркивает значимость настройки порогов для балансировки ложных срабатываний и пропущенных мошеннических операций.

🔗 В работе представлен подход к сегментации текста (chunking), синтаксической задаче, включающей группировку слов в неиерархическом порядке.

🔗 Авторы предлагают двухслойную иерархическую рекуррентную нейронную сеть (HRNN) для моделирования композиции слов в сегмент и сегмента в предложение, достигая заметного улучшения по сравнению с существующими методами, что поднимает F1-score до 6%.