Доклад про бутстрапирование временных рядов
Доклад с пылу с жару (вышел только вчера), в котором рассмотрена проблема применение бутстрепа для временных рядов. Докладчик расскажет про различные методы бутстрепа, учитывающие структуру временного ряда, рассмотрит плюсы и минусы разных подходов. Поймут даже те, кто ничего не понимает во временных рядах (см. программу доклада на картинке). Рассказывает Артем Ерохин, Lead DS в X5 Tech.
Советуем! Ссылка вот.
😻 #advice
Доклад с пылу с жару (вышел только вчера), в котором рассмотрена проблема применение бутстрепа для временных рядов. Докладчик расскажет про различные методы бутстрепа, учитывающие структуру временного ряда, рассмотрит плюсы и минусы разных подходов. Поймут даже те, кто ничего не понимает во временных рядах (см. программу доклада на картинке). Рассказывает Артем Ерохин, Lead DS в X5 Tech.
Советуем! Ссылка вот.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28❤7🤓4🔥3🤯2
CASE WHEN в SQL
Почему в SQL нет if-else? Потому что там есть CASE WHEN. Обяъсняем, как эта конструкция работает.
P.S. А чтобы все точно стало понятно, вот данные, которые мы используем в примерах, поиграйтесь с ними сами.
😻 #SQL
Почему в SQL нет if-else? Потому что там есть CASE WHEN. Обяъсняем, как эта конструкция работает.
P.S. А чтобы все точно стало понятно, вот данные, которые мы используем в примерах, поиграйтесь с ними сами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍29❤7🤯2
Пробуем угадать грейд и должность предыдущего комментатора по аватарке
Например, кот на картинке однозначно выглядит как сеньор ML Engineer😻
Например, кот на картинке однозначно выглядит как сеньор ML Engineer
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤43😁3🤔2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁116❤10🔥5👍3🐳3🤝2
Про волшебные команды в Jupyter Notebook
Jupyter Notebook предоставляет больше возможностей, чем кажется. В прошлый раз мы говорили о некоторых опциях "для красоты", а сегодня поговорим о так называемых «магических командах», которые могут стать незаменимым инструментом для Data Science.
😻 #python
Jupyter Notebook предоставляет больше возможностей, чем кажется. В прошлый раз мы говорили о некоторых опциях "для красоты", а сегодня поговорим о так называемых «магических командах», которые могут стать незаменимым инструментом для Data Science.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍50❤11🤩4
Новая state-of-the-art text-to-image и image-to-text модель от Meta AI
Вчера Meta показали свою новую модель под названием CM3leon (произносится как "хамелеон"). На данный момент это единственная модель, которая может одновременно делать три вещи: text-to-image, image-to-text и image-to-image. В карточках – подробнее о том, что хамелеон умеет и как работает.
😻 #news #NN
Вчера Meta показали свою новую модель под названием CM3leon (произносится как "хамелеон"). На данный момент это единственная модель, которая может одновременно делать три вещи: text-to-image, image-to-text и image-to-image. В карточках – подробнее о том, что хамелеон умеет и как работает.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23👍5⚡4❤1❤🔥1
Мы нашли редкость: схему с алгоритмическими сложностями основных алгоритмов машинного обучения
Любителям алгоритмов посвящается
😻 #advice
Любителям алгоритмов посвящается
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤67👍25❤🔥9😐3
Топ-10 видеокарт для машинного обучения
Шикарная свежая статья про то, как выбрать себе видеокарту. В комплекте:
– Какие характеристики видеокарты важны?
– Сравнительная таблица видеокарт для машинного обучения
– Топ-10 видеокарт по мнению автора
– Плюсы и минусы каждой видеокарты из топа
В топе в итоге оказались: NVIDIA Tesla V100 (на картинке), NVIDIA A100, NVIDIA Quadro RTX 8000, RTX A6000 Ada, NVIDIA RTX A5000, NVIDIA RTX 4090, NVIDIA RTX 4080, NVIDIA RTX 4070, NVIDIA GeForce RTX 3090 TI, NVIDIA GeForce RTX 3080 TI.
Интересно прочитать, даже если видеокарта у вас уже есть – просто для общего развития. Советуем!
😻 #advice
Шикарная свежая статья про то, как выбрать себе видеокарту. В комплекте:
– Какие характеристики видеокарты важны?
– Сравнительная таблица видеокарт для машинного обучения
– Топ-10 видеокарт по мнению автора
– Плюсы и минусы каждой видеокарты из топа
В топе в итоге оказались: NVIDIA Tesla V100 (на картинке), NVIDIA A100, NVIDIA Quadro RTX 8000, RTX A6000 Ada, NVIDIA RTX A5000, NVIDIA RTX 4090, NVIDIA RTX 4080, NVIDIA RTX 4070, NVIDIA GeForce RTX 3090 TI, NVIDIA GeForce RTX 3080 TI.
Интересно прочитать, даже если видеокарта у вас уже есть – просто для общего развития. Советуем!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥24👍7😐7❤🔥3🤯3❤1
Разминаемся перед новой рабочей неделей: задача на геометрическую вероятность
Леша и Ваня договорились встретиться между 8:00 и 9:00, но когда именно – не условились. Первый кто приходит, ждет второго 15 минут и в случае, если приятель не появился, уходит. Рассмотрим два события:
A = "Леша и Ваня не встретились"
B = "Хотя бы один из ребят пришел после 8:45"
Вопрос задачи: являются ли события A и B независимыми?
😻 Подробный разбор задачи выложим завтра, а пока ждем ваши решения в комментариях
Леша и Ваня договорились встретиться между 8:00 и 9:00, но когда именно – не условились. Первый кто приходит, ждет второго 15 минут и в случае, если приятель не появился, уходит. Рассмотрим два события:
A = "Леша и Ваня не встретились"
B = "Хотя бы один из ребят пришел после 8:45"
Вопрос задачи: являются ли события A и B независимыми?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32🤯7🤔6
LLaMA V2: OpenAI и Google, трепещите!
В феврале этого года мир увидел LLaMA (мы писали о ней вот тут). Еще тогда стало понятно, что это сильный конкурент чат-ботам: LLaMA-13B проявила себя лучше, чем GPT-3, в большинстве тестов. Но LLaMA была доступна только для исследователей: коммерческое использование не допускалось.
Но теперь это может измениться. Цукерберг и его команда планируют сделать новую версию LLaMA (еще более мощную, возможно близкую к GPT-4) доступной для коммерции и разрешить компаниям свободно ее использовать и получать прибыль.
Даже страшно подумать, какой это удар по Open(не Open)AI и Google. Опенсоурс победит?
😻 #news
В феврале этого года мир увидел LLaMA (мы писали о ней вот тут). Еще тогда стало понятно, что это сильный конкурент чат-ботам: LLaMA-13B проявила себя лучше, чем GPT-3, в большинстве тестов. Но LLaMA была доступна только для исследователей: коммерческое использование не допускалось.
Но теперь это может измениться. Цукерберг и его команда планируют сделать новую версию LLaMA (еще более мощную, возможно близкую к GPT-4) доступной для коммерции и разрешить компаниям свободно ее использовать и получать прибыль.
Даже страшно подумать, какой это удар по Open(не Open)AI и Google. Опенсоурс победит?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26🤯9✍4❤1🙈1
Как устроены трансформеры для задач CV на примере ViT
— один из примеров статьи в канале DeepSchool
В нем 15 практикующих инженеров пишут уникальные посты:
- разбирают статьи
- дают советы по обучению нейросетей
- напоминают теорию ML/DL
- и пишут туториалы к сервисам и фреймворкам
Ребята ревьюят посты друг друга, чтобы добавить разные точки зрения, а редактор упрощает текст и убирает лишнее, чтобы вам было легче читать.
Еще больше примеров постов:
❶ Подкаст «Почему растет популярность 3D CV»
❷ Разбор решений Kaggle соревнования по детекции столкновений футболистов
❸ Обзор ключевых идей MobileNet — почему она столь эффективна
❹ Что такое kafka доступным языком и с примером для датасаенс
❺ Вопрос на подумать: как защититься от ленивых разметчиков на краудсорсинг-платформах
Подписывайтесь, чтобы не пропустить полезный совет и развиваться в Deep Learning!
— один из примеров статьи в канале DeepSchool
В нем 15 практикующих инженеров пишут уникальные посты:
- разбирают статьи
- дают советы по обучению нейросетей
- напоминают теорию ML/DL
- и пишут туториалы к сервисам и фреймворкам
Ребята ревьюят посты друг друга, чтобы добавить разные точки зрения, а редактор упрощает текст и убирает лишнее, чтобы вам было легче читать.
Еще больше примеров постов:
❶ Подкаст «Почему растет популярность 3D CV»
❷ Разбор решений Kaggle соревнования по детекции столкновений футболистов
❸ Обзор ключевых идей MobileNet — почему она столь эффективна
❹ Что такое kafka доступным языком и с примером для датасаенс
❺ Вопрос на подумать: как защититься от ленивых разметчиков на краудсорсинг-платформах
Подписывайтесь, чтобы не пропустить полезный совет и развиваться в Deep Learning!
👍14🙈3❤2🔥1🤯1