Data Secrets
77.4K subscribers
6.04K photos
593 videos
20 files
2.43K links
Главный по машинному обучению

Сотрудничество: @veron_28

РКН: clck.ru/3FY3GN
Download Telegram
Channel created
📌Q - learning или как работает робот-пылесос

Где-то в середине прошлого века английский математик Ричард Беллман сформулировал свой знаменитый принцип оптимальности. Сейчас на нем построены основы обучения с подкреплением, например алгоритм Q - learning.

🏃Q - learning успешно справляется с шахматами, Mario, домашними роботами-пылесосами и многим другим

Переходи по кнопке и увидишь все сам 👇

#middle #обучение_с_подкреплением

Data Secrets
👍9🔥1
📕 Deep Learning with Python

✍️ Francois Chollet
⌛️ 2021

Книга с широким спектром тем. Отличается подробными и ясными объяснениями работы алгоритмов.

Скачать

#литература

Data Secrets
👍7
📌 Data Scientist - какой он должен быть?

Data Science — дисциплина, которая лежит на стыке математики, статистики и компьютерных наук.

😎Специалист по данным с помощью математических алгоритмов и программных инструментов должен анализировать информацию, которую собрала компания, и использовать результаты для улучшения качества работы.

Поэтому хороший Data Scientist - это не только программист, но и математик, исследователь и просто заинтересованный человек с нестандартным мышлением 🤓

#info

Data Secrets
👍6
📌 Наивный Байесовский классификатор

Томас Байес - это был такой священник-математик в 18 веке. Человечеству он запомнился как один из главных ученых, развивавших теорию вероятностей.

Благодаря теореме Байеса об условных вероятностях появился наивный Байесовский алгоритм. Он особенно хорошо работает с задачами обработки естественного языка 📚

👇 Прочти об алгоритме еще и попробуй затестить его

#junior #классификация

Data Secrets
👍6🔥3
📽 Если ты только начинаешь знакомиться с компьютерным зрением в Python, то это видео для тебя. Здесь расскажут и покажут, как начать работу с OpenCV

#info

Data Secrets
👍3
Никто не устоит😅
👍7
Data Secrets
📌 Наивный Байесовский классификатор Томас Байес - это был такой священник-математик в 18 веке. Человечеству он запомнился как один из главных ученых, развивавших теорию вероятностей. Благодаря теореме Байеса об условных вероятностях появился наивный Байесовский…
📝 Тест по теореме Байеса

Недавно мы разобрались с теоремой Байеса и ее применением в классификации. Теперь попробуй пройти наш тест и ответить на все вопросы по этой теме правильно 🥸

Проверь себя 👇

#тесты

Data Secrets
👍6❤‍🔥3
📌Ящики с усами

Как показать на одном графике центр и форму распределения, размах вариации и выбросы?

🥸 Боксплот (ящик с усами) — это способ визуализации, который позволяет в одной простой картинке передать всю необходимую информацию о распределении числовых переменных

Переходи по кнопке и построй такой ящик сам 👇

#junior #визуализация

Data Secrets
👍5🔥3
📄Causal Inference for Recommender Systems
✍️Yixin Wang, Dawen Liang et. al.
⌛️2020

🌀Традиционная постановка задачи в рекомендациях – предсказать рейтинг данного айтема для данного пользователя. Пользуясь этим подходом, мы рискуем рекомендовать айтемы, которые не принесут реального прироста: например, можно рекомендовать любителю супергероев Marvel, но зачем? Пользователь и так их посмотрит. Идеально было бы порекомендовать фильм, который понравится пользователю, но при этом он вряд ли посмотрит этот фильм без рекомендера. Такое обещает causal recommender.

#разбор_статей

Data Secrets
🔥4👍1
📌U - критерий Манна - Уитни

Что делать, если нужно сравнить две выборки, о которых мало что известно или которые не соответствуют нормальному распределению? Применим тест Манна - Уитни!

U - критерий Манна - Уитни применяется для сравнения двух независимых выбор. Он считается непараметрическим тестом в отличие от своего сурового аналога теста Стьюдента.

Переходи по кнопке и узнай еще больше 👇

#middle #статистика

Data Secrets
👍6🔥2
📌 Метод K-средних

Один из наиболее лаконичных и простых для понимания алгоритмов кластеризации

Задача: распределение произвольного количества n-мерных точек по k кластерам.

Решение:
🔻Случайным образом создаются k точек, в дальнейшем будем называть их центрами кластеров
🔻Для каждой точки ставится в соответствии ближайший к ней центр кластера
🔻Вычисляются средние арифметические точек, принадлежащих к определённому кластеру. Именно эти значения становятся новыми центрами кластеров
🔻 Шаги 2 и 3 повторяются до тех пор, пока пересчёт центров кластеров будет приносить плоды. Как только высчитанные центры кластеров совпадут с предыдущими, алгоритм будет окончен

#junior #классификация

Data Secrets
👍8
📝 Natural Language YouTube Searcher

Генерация изображений по текстовоу описанию с использованием нейросети CLIP от компании OpenAI, основная задача которой наоборот придумывать описания картинкам. На этот раз из нее собрали поисковик по кадрам из ролика на Ютубе.

Все просто: даете ссылку на видео; пишите что нужно найти (как и раньше, на любом языке) и нейросеть не просто показывает кадр, который вы искали, но и говорит на какой он секунде. Если во время выполнения второго блока будет вылетать, то увеличьте показатель framestoskip. В остальном, я уверен, вы без труда разберетесь.

Колаб для тестов доступен по ссылке: https://colab.research.google.com/github/Veron28/bot_test/blob/master/Natural_Language_YouTube_Searcher.ipynb

#AI #CV

Data Secrets
👍3