Как визуализировать дерево решений

Ну во-первых, это красиво. Во-вторых, самое прекрасное свойство деревьей решений – интерпретируемость, и визуализировать модель в этом случае очень полезно. Помимо того, что мы видим, как модель будет принимать решение, можно еще и оценить разделимость данных (например, посмотрев на индекс Джини и количество айтемов каждого класса в вершинах). Вот код на примере Ирисов Фишера:

# Load libraries
import pydotplus
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
from IPython.display import Image
from sklearn import tree

# Load data
iris = datasets.load_iris()
features = iris.data
target = iris.target

# Create decision tree classifier object
decisiontree = DecisionTreeClassifier(random_state=0)

# Train model
model = decisiontree.fit(features, target)

# Create DOT data
dot_data = tree.export_graphviz(decisiontree,
out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names)

# Draw graph
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

# Show graph
Image(graph.create_png())

😻 #analytics #python #train

Keras уже курит на заднем сидении

😻 #memes

OpenAI выкатили новую модель, генерирующую трехмерные объекты по текстовому описанию

Гифка “машинка, похожая на авокадо” пока выглядит слабовато, но это вполне сильная заявка. Модель называется Shap•E. Авторы опубликовали веса модели и код: https://github.com/openai/shap-e
Ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/2305.02463.pdf

😻 #news

Привет! Мы запускаем ПРЕДЛОЖКУ

Мы всегда внимательно читаем ваши комментарии и пытаемся постоянно совершенствовать канал. А теперь у нас будет еще и специальный бот, куда вы можете присылать свои идеи, пожелания, интересные новости, полноценные посты или даже описание своих проектов: всё, чем вы хотите поделиться и что хотите видеть в канале. Все это будет автоматически попадать прямо в руки нашей редакции, которая будет отбирать все самое сочное 🙂

Чтобы предложить, просто пиши боту @data_secrets_bot (в этом же боте наши редакторы смогут тебе ответить).

С нетерпением ждём ваших писем ✉️

😻 // Data Secrets

Чтение мыслей с помощью языковых моделей и МРТ

Очередной шаг в направлении методов регистрации мыслей сделали учёные из Техасского университета, представив семантический декодер. Они использовали метод функциональной магнитно-резонансной томографии для регистрации активностей головного мозга, а затем с помощью больших языковых моделей транслировали это в образы с помощью текстовых сообщений.

Но есть одно но. Чтобы мысли читались правильно, система должна была подучиться на конкретном пациенте.

😻 #news

Самая крупная подборка видео по рекомендательным системам на русском языке от нашей команды:

– Рекомендательная система на коленке, Михаил Трофимов

– Дзен-митап: рекомендательные системы

– Обзор нейросетевых рекомендательных систем — Дмитрий Ушанов

– Яндекс изнутри: рекомендательные системы Музыки и Дзена

– Пишем графовую рекомендательную систему для музыки

– Рекомендательные системы | Евгений Соколов | Лекториум

– R&D рекомендательной системы — как обучить и выкатить алгоритм в продакшн - Виталий Давыдов

– DLS. Семинар. Recommender System.

– Архитектура рекомендательной системы Дзена / Дмитрий Кондрашкин

– МТС. Построение sequential recommender systems

– Архитектура Real Time рекомендательной системы на примере банка: с нуля до готового продукта

– Рекомендательная система на базе DataSphere

– Андрей Зимовнов. Архитектура рекомендаций Дзена

– Дзен-митап: исследования и рекомендательные системы

Ладно, не только от нашей команды, еще спасибо рекомендательным системам YouTube :)

😻 #advice

Вчера вечером Google провела масштабную презентацию своих нововведений

Вот что было интересного по поводу ИИ:

– В Gmail добавят фичу «Help me write», где ИИ будет теперь писать письма по вашему запросу

– В Google Фото добавят нейросеть «Magic Editor» для удаления лишних объектов с фото и редактирования

– Была представлена языковая модель PaLM 2.0 на базе которой работает чат-бот, а также мультимодальная Gemini

– Bard теперь доступен в 180 странах, общается на 40 новых языках (и на русском), поддерживает tools (аналог плагинов), освоил 20 языков программирования и включает в себя нейросеть Adobe Firefly для создания изображений

😻 #news