Forwarded from tropical saint petersburg
Натуральное число можно разложить на степени простых и заменить на вектор из полученных степеней. Потом между такими векторами можно считать расстояния. Получилось метрическое пространство (вложенное в R^n для большого n). Можно ли, не сильно изменив расстояния, вложить его в плоскость?
На картинке это метрическое пространство вложено в плоскость с помощью метода UMAP (там ещё много классных картинок).
На картинке это метрическое пространство вложено в плоскость с помощью метода UMAP (там ещё много классных картинок).
Forwarded from iggisv9t channel
Там ещё вот такие картинки есть. Это то же самое раскрасили по величине самих чисел и рассматривают отдельные кусочки. А статья на самом деле не про простые числа, а про сам UMAP.
Бам! Миллион (7) сохраненок по рекомендалкам
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Нейронные сети для рекомендательных систем
Рекомендательные системы являются, пожалуй, наиболее распространенным бизнес-приложением систем машинного обучения. Недавно было разработано новое сочетание рекомендательных систем с использованием инструментов и гибкости моделирования из экосистемы Deep Learning.
В этой презентации дается обзор основных концепций RecSys, таких как заполнение матрицы для совместной фильтрации, и их связь с современными тенденциями в архитектурах нейронных сетей.
#видеодня
https://www.youtube.com/watch?v=qeeRVCqgk80&list=PLFjq8z-aGyQ5pDM0CYpsqRswZCrb91sF-&index=3
Рекомендательные системы являются, пожалуй, наиболее распространенным бизнес-приложением систем машинного обучения. Недавно было разработано новое сочетание рекомендательных систем с использованием инструментов и гибкости моделирования из экосистемы Deep Learning.
В этой презентации дается обзор основных концепций RecSys, таких как заполнение матрицы для совместной фильтрации, и их связь с современными тенденциями в архитектурах нейронных сетей.
#видеодня
https://www.youtube.com/watch?v=qeeRVCqgk80&list=PLFjq8z-aGyQ5pDM0CYpsqRswZCrb91sF-&index=3
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Автор показывает, как матричная факторизация используется в рекомендациях.
https://towardsdatascience.com/understanding-matrix-factorization-for-recommender-systems-4d3c5e67f2c9
https://towardsdatascience.com/understanding-matrix-factorization-for-recommender-systems-4d3c5e67f2c9
Medium
Understanding Matrix Factorization for recommender systems
Learn how to implement Matrix Factorization algorithm that Google used in implementing collaborative filtering models
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Выводы и примечательные статьи с RecSys (Recommender Systems Conference) 2020.
https://proglib.io/w/bbe648fc
https://proglib.io/w/bbe648fc
RecSys
RecSys 2020 (Online) - RecSys
14th ACM Conference on Recommender Systems Online, Worldwide, 22nd-26th September 2020 The ACM Recommender Systems conference (RecSys) is the premier international forum for the presentation of new research results, systems and techniques in the broad field…
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Practical Recommender Systems (2019)
Автор: Kim Falk
Количество страниц: 432
Системы онлайн-рекомендаций помогают пользователям находить фильмы, работу, рестораны и даже свидания. Это искусство — комбинировать статистику, демографические данные и параметры запроса для достижения результатов, которые порадуют пользователя. Научитесь правильно строить рекомендательную систему: она может значительно повлиять на ваше приложение!
Скачать книгу
Автор: Kim Falk
Количество страниц: 432
Системы онлайн-рекомендаций помогают пользователям находить фильмы, работу, рестораны и даже свидания. Это искусство — комбинировать статистику, демографические данные и параметры запроса для достижения результатов, которые порадуют пользователя. Научитесь правильно строить рекомендательную систему: она может значительно повлиять на ваше приложение!
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Practical Recommender Systems (2019)
Автор: Kim Falk
Автор: Kim Falk
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
collie_recs: Гибридные рекомендательные системы с глубоким обучением в PyTorch.
https://proglib.io/w/8388a9b4
https://proglib.io/w/8388a9b4
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
GitHub
GitHub - recommenders-team/recommenders: Best Practices on Recommendation Systems
Best Practices on Recommendation Systems. Contribute to recommenders-team/recommenders development by creating an account on GitHub.
https://towardsdatascience.com/introduction-to-recommender-systems-6c66cf15ada
и еще одна рандомная статья в догонку
upd: неплохая статья, покрывает основное, хоть и не всё, и очень брифли
и еще одна рандомная статья в догонку
upd: неплохая статья, покрывает основное, хоть и не всё, и очень брифли
Towards Data Science
Recommender Systems - A Complete Guide to Machine Learning Models | Towards Data Science
Leveraging data to help users discovering new contents
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Автор показывает, как матричная факторизация используется в рекомендациях. https://towardsdatascience.com/understanding-matrix-factorization-for-recommender-systems-4d3c5e67f2c9
математика почти без контекста
Charu C. Aggarwal "Recommender Systems"
вот нормальная тема)
вот нормальная тема)
Forwarded from Мемы Для Друзей (Maxim Rjakhovskiy)
Forwarded from Memes Patrol
Forwarded from Я, робот та електровівці...
Forwarded from Я, робот та електровівці...
Forwarded from Роршах врятує нас
Назвати мальопис «Гедра» («Hedra») Джессі Лонерґана дивним, це, мабуть, нічого не сказати. Бо те, як художник працює із панелями є справді незвичним й цікавим, хоча не завжди все зчитується із першого разу, а деякі сцени узагалі мені були незрозумілими.
«Гедра» — це досить таки неортодоксальна історія якщо говорити про візуальну частину, яка розповідає про екологічні наслідки ядерної зброї та космічні подорожі. І взагалі, тут ми можемо говорити тільки про малюнок і, як Лонерґан веде оповідь, адже вона узагалі позбавлена діалогів. А кількість панелей та, як він майстерно працює з ними — приголомшує.
Думаю автор мальопису свідомо вибрав таку назву, адже «гедра» — це грецьке слово, яке описує сторону чи ребро геометричного тіла. Враховуючи цей факт, можна зайти багато паралелей його значення із стилем малюнку.
Але, якщо візуальна сторона тут справді незвична й сильна, то сама історія мені не дуже сподобалася, хоча й підіймає важливі питання сьогодення.
#коротківідгуки #hedra #джессілогерґан
«Гедра» — це досить таки неортодоксальна історія якщо говорити про візуальну частину, яка розповідає про екологічні наслідки ядерної зброї та космічні подорожі. І взагалі, тут ми можемо говорити тільки про малюнок і, як Лонерґан веде оповідь, адже вона узагалі позбавлена діалогів. А кількість панелей та, як він майстерно працює з ними — приголомшує.
Думаю автор мальопису свідомо вибрав таку назву, адже «гедра» — це грецьке слово, яке описує сторону чи ребро геометричного тіла. Враховуючи цей факт, можна зайти багато паралелей його значення із стилем малюнку.
Але, якщо візуальна сторона тут справді незвична й сильна, то сама історія мені не дуже сподобалася, хоча й підіймає важливі питання сьогодення.
#коротківідгуки #hedra #джессілогерґан