​Оценка моделей ML/DL: матрица ошибок, Accuracy, Precision и Recall.
👉🏻Матрица ошибок для бинарной классификации
👉🏻Матрица ошибок для мультиклассовой классификации
👉🏻Расчет матрицы ошибок с помощью Scikit-Learn

📚https://pythonru.com/baza-znanij/metriki-accuracy-precision-i-recall

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Метрики Accuracy, Precision и Recall для проверки моделей машинного обучения
В компьютерном зрении обнаружение объекта — это проблема определения местоположения одного или нескольких объектов на изображении. Помимо традиционных

➰ Источник ВК

​Видео лекции по машинному обучению » https://www.youtube.com/playlist?list=PLRyfw2KbAEMF_xN4dQ9hsTB-uo8PJ5Xjt

#ml #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 ML - YouTube

➰ Источник ВК

​📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?
8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.
https://proglib.io/p/kak-nachinayushchiy-data-scientist-mozhet-zarabotat-na-frilanse-2021-04-29

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?
Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? Мы подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.

➰ Источник ВК

​Внедрение искусственного интеллекта: новые возможности для вашего бизнеса
📣19 мая 2021 года, 10:00 (МСК)
Решения на базе ИИ, программные инструменты для упрощения реализации проектов и кейсы с применением ИИ в различных сферах.
Эксперты компаний Advantech и Nvidia расскажут какая стояла задача, как выбирали решения и с какими сложностями столкнулись при реализации.

🌐Регистрация » https://ai.advantech-store.ru/

#технологии #retail #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Advantech x NVIDIA
Решения для промышленного ИИ

➰ Источник ВК

​Книга: Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go.

#golang #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

📝 Golang_для_профи_работа_с_сетью,_многопоточность,_структуры_данных.pdf - 💾7 767 471

➰ Источник ВК

​Стандартный алгоритм построения решения на базе машинного обучения:
✏1) Обзор литературы, обзор имеющихся решений (GitHub).
✏2) Набор датасетов.
При обзоре литературы обращать внимание на чём тренировали свою модель авторы. Также нужно искать датасеты самостоятельно.
✏3) Построение baseline-модели (тривиальный предиктор).
baseline-модель - это самое простое из возможных решений. Простой моделью может быть расчёт среднего, когда текущее значение равно предыдущему и др. Метрики baseline-модели могут показать на сколько каждая последующая модель отличается от основной.
✏4) Эксперименты: построение новых фичей, построение новых моделей, подбор гиперпараметров.
Можно попробовать другие подходы из статей + собственные идеи. На этом этапе необходимо для каждой новой модели (решения) делать трекинг. Трекинг заключается в том, что все изменения модели фиксируются, делаются бекапы контрольных точек, сохраняются значения метрик, последовательно описывается процесс изменения модели/используемых данных. Когда ведёте трекинг, не забывайте указывать временные метки.
✏5) Ablation tests.
Контрольные тесты, анализ устойчивости модели к разным данным, чувствительность модели на входные показатели, удаление компонентов модели, чтобы понимать как ухудшается её качество.
✏6) Исследование.
Почему помогло то, что пробовали в ходе экспериментов?

P.S.: Пункты 5 и 6 обычно используются для написания статьи. В практической работе их часто не делают.

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

➰ Источник ВК

​6 шагов по созданию проектов машинного обучения.
Более развёрнутое описание по созданию проектов ML.
https://tproger.ru/translations/6-step-for-building-machine-learning-projects/

#bussiness #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 6 шагов по созданию проектов машинного обучения
Статья расскажет, как приступить к созданию проекта с машинным обучением. Какие данные необходимо собирать, как правильно моделировать и развёртывать.

➰ Источник ВК

​Участвуй в хакатоне по созданию сервисов для миллионов россиян, нуждающихся в удобном и быстром доступе к жизненно важным медикаментам и препаратам.

Также на хакатоне тебя ждут:
👉🏻Крутой мерч с уникальными принтами
👉🏻Промокоды от популярных сервисов
👉🏻Призовой фонд – 500 000 ₽

Успей зарегистрироваться до 23 мая!
http://rhck.me/eaptekavk

🔗 EAPTEKA hack
Онлайн-хакатон, где ты сможешь создать сервисы, которые облегчат покупку лекарств миллионам людей! • Регистрация до 23 мая, финал 28-30 мая • Менторы, еда, мерч, возможность попасть в команду СБЕР ЕАПТЕКА • Чат https://tttttt.me/joinchat/V1zeIs1u6W1jZTRi

➰ Источник ВК

​Перекрёстная проверка, скользящий контроль, кросс-валидация - по сути одно и то же. В данных фиксируется некоторое множество разбиений исходной выборки на 2 подвыборки: обучающую и контрольную.

Распространённые типы кросс-валидации:
👉🏻Кросс-валидация по K блокам (K-fold cross-validation)
👉🏻Валидация последовательным случайным сэмплированием (random subsampling)
👉🏻Поэлементная кросс-валидация (Leave-one-out, LOO)

Статьи по теме:
✏https://long-short.pro/post/kross-validatsiya-cross-validation-304/
✏https://www.machinelearningmastery.ru/cross-validation-a-beginners-guide-5b8ca04962cd/
✏http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=CV

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Кросс-валидация (Cross-validation) – LONG/SHORT

➰ Источник ВК

​9-10 июня, Москва, ЦВК "Экспоцентр".
Крупнейшая выставка технологий для интернет-торговли и retail.
🌐Зал 1. Маркетинг
🌐Зал 2. IT для бизнеса
🌐Зал 3. Логистика и бизнес-процессы
🌐Зал 4. Совмещённый поток
🌐Зал 5. Digital: аналитика, лидогенерация, онлайн-продажи, B2B-решения

Получить бесплатный билет » https://expo.oborot.ru/

#экспоцентр #интернет #2021 #выставка #технологии #retail #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 ECOM Expo'21 - выставка технологий для интернет-торговли
9-10 Июня, Москва. Для интернет-магазинов и ритейл-компаний вход бесплатный. Обязательная регистрация на сайте

➰ Источник ВК

Немного рассуждений о том когда и зачем нужны Transfer Learning/Fine Tuning. Рассказ скорее для новичков, которые пытаются понять где это применимо, какие границы. Рассказываю базовые штуки + идеи что и как применять

🎥 Fine Tuning и Transfer Learning в ComputerVision. Когда нужны?
👁 50 раз ⏳ 998 сек.
Больше моих статей можно найти тут - https://vk.com/cvml_team
​​​​​​Дублирую сюда - https://tttttt.me/CVML_team

➰ Источник ВК

Как вы думаете, какое время понадобится для моделирования части Вселенной со стороной в 50 миллиардов световых лет? Всего 16 часов, если использовать суперкомпьютер и нейросети.

Команда учёных из американских университетов опубликовала препринт своей работы по использованию глубокого обучения для моделирования гравитационного взаимодействия материи. В дальнейшем такие крупномасштабные структуры Вселенной позволяют изучить принципы и правила распределения материи в космосе. Эксперимент проводили на суперкомпьютере Frontera, и нейросети дали невероятный рост скорости моделирования: например, сектор в 500 миллионов световых лет был сгенерирован за 36 минут вместо обычных 560 часов. Пока что технология испытана только на гравитационном взаимодействии, но в дальнейшем учёные планируют использовать её для моделирования других космических процессов.

Подробнее о том, как именно работает алгоритм, можно узнать тут: https://arxiv.org/abs/2105.01016

#новости@cvisionlab

➰ Источник ВК

🕹 Как компьютер научился обыгрывать человека в го и StarCraft

Компания Deepmind обучает алгоритмы искусственного интеллекта играть в игры. В 2016 году их компьютер Alpha Go победил чемпиона мира по го. Долгое время считалось, что научить машину этой игре нельзя, потому в го важны интуиция и творческое мышление. В новом эпизоде Самат разговаривает с инженером из Google Deepmind Сергеем Бартуновым о том, как передать компьютеру человеческие способности, и где, кроме игр, это можно использовать.

Этот подкаст сделан студией Либо/Либо совместно с сервисом онлайн-образования Яндекс.Практикум.

#подкаст_Код

2:08 Как Сережа попал в Deepmind
12:00 С какими сложностями сталкивается компьютер, когда он играет в го или в шахматы
16:08 Правда ли, что машина умнее человека
21:28 Как научиться оценивать неопределенность
27:50 Почему играть в старкрафт для компьютера сложнее, чем в го
39:12 Чем сворачивание белка похоже на игру в старкрафт

➰ Источник ВК

​Если у вас еще нет списка списков 3D ML работ, инструментов и датасетов, то спешим поделиться:
https://docs.google.com/document/d/1AA5WVTqqeJbjrtfj3Nb3hoEhGnkp95CJcn3z1to4Yio/edit?usp=sharing

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #3dml

🔗 Материалы по 3D ML и машинному зрению
Материалы по 3D ML и машинному зрению Если у вас еще нет списка списков 3D ML работ, инструментов и датасетов, то спешим поделиться: Один из самых знаменитых и объемных списков датасетов, туториалов и работ, отсортированных по годам и задачам Раздел про 3D ML на paperswithcode.com Работы и ста...

➰ Источник ВК

​Автоматизация рутинных задач с помощью Python.
Отличная книжка с практическим применением и задачами.
https://disk.yandex.ru/i/aKeJ5RrWmGP28w

#book #python #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих ( PDFDrive ).

➰ Источник ВК

​#career@changellengeglobal #Changellenge #МФТИ #X5Group #DataScience

Реально ли сочетать работу в ведущей компании и бесплатное обучение с двойной стипендией? Да, если пройти отбор на совместную магистерскую программу МФТИ и X5 Group «Промышленный анализ данных в ритейле». Здесь готовят аналитиков, которые с помощью машинного обучения и Big Data превращают обычный супермаркет в центр высоких технологий. Вот еще три причины, почему на эту кафедру стоит обратить внимание:

— Лекции и семинары ведут цифровые эксперты индустрии — директора технологических направлений и специалисты X5 в Machine Learning, аналитике данных и мультивариативном анализе.
— За два года студенты получают 3 000 часов практики, 80+ реальных кейсов и 256 гб новых прикладных знаний.
— Каждый магистрант сможет поработать над реальными продуктами X5 и остаться в компании после завершения обучения.

Хочешь стать data-специалистом в ритейле нового поколения? Подавай заявку до 30 июня включительно: https://clck.ru/VF8qX

🔗 Магистерская программа X5 и МФТИ
Совместная магистерская программа для студентов, желающих развиваться в сфере анализа данных.

➰ Источник ВК

​Успей зарегистрироваться на самый масштабный хакатон, посвящённый медицине, здравоохранению и науке, который стартует уже 18-20 июня. Прояви свою цифровую силу!

Зарегистрироваться, собрать команду и выбрать кейс необходимо до 23:59 13 июня (МСК).
» https://leadersofdigital.ru/event/63008

🔗 Медицина, здравоохранение, наука
Цифровизация — это возможности для развития медицины и здравоохранения. Докажи, что IT — это не только про код, это про реальную помощь людям. Удалённое наблюдение за пациентами, повышение эффективности работы медицинских учреждений, постановка диагноза с помощью искусственного интеллекта и много других важных задач ждут тебя на хакатоне Health&Science.

➰ Источник ВК

​Нейронная сеть, описывающая стандартную модель элементарных частиц. На основании базовых параметров частиц определяет их массу.
https://github.com/the-lans/StandartModel

🔗 the-lans/StandartModel
Нейронная сеть, описывающая стандартную модель элементарных частиц. На основании базовых параметров частиц определяет их массу. - the-lans/StandartModel

➰ Источник ВК