Основы генетических алгоритмов.
https://www.intuit.ru/studies/courses/14227/1284/lecture/24168
#генетическиеалгоритмы #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 НОУ ИНТУИТ | Лекция | Введение.Основы генетических алгоритмов
В этой лекции описывается концепция простого генетического алгоритма (ГА), ориентированного на решение различных оптимизационных задач. Вводятся и
➰ Источник ВК
https://www.intuit.ru/studies/courses/14227/1284/lecture/24168
#генетическиеалгоритмы #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 НОУ ИНТУИТ | Лекция | Введение.Основы генетических алгоритмов
В этой лекции описывается концепция простого генетического алгоритма (ГА), ориентированного на решение различных оптимизационных задач. Вводятся и
➰ Источник ВК
intuit.ru
НОУ ИНТУИТ | Эволюционные вычисления. Лекция 1: Введение.Основы генетических алгоритмов
В этой лекции описывается концепция простого генетического алгоритма (ГА), ориентированного на решение различных оптимизационных задач. Вводятся и
Forwarded from Виктория
24 сентября пройдет онлайн-форум по цифровой трансформации агропромышленного комплекса Forum.Digital Agroindustry .
Современное состояние АПК трудно назвать развивающимся. Причина кроется в недавних промахах, когда отсутствие систематизации и соответствующего контроля преждевременного реформирования всех отраслей АКП привело к упадку целых отраслей и разорению крупных хозяйственников. в данное время сдерживающими факторами являются: природная, финансовая, технологическая и социальная составляющие.
Двигателем прогресса любого АПК служат инновационные технологии, для развития которых также требуются значительные средства и соответствующая научно-образовательная база. Дефицит компетентных кадров, современного испытательного оборудования существенно тормозит развитие отраслей АПК, препятствуя внедрению новых, высокоэффективных и продуктивных средств производств. Поэтому к форуму были привлечены спикеры и стартаперы, которые разберут и предложат решения проблем агропромышленного комплекса.
В ходе форума будут рассмотрены следующие темы:
• Развитие цифровой трансформации агропромышленного комплекса в системе цифровой экономики РФ.
• Тенденции развития цифровизации АПК 2020-2021.
• Какие аграрные технологии позволяют вести эффективную деятельность и повышают объемы производства?
• Презентация инновационных цифровых проектов для Агропромышленного комплекса.
И многие другие, не менее значимые.
Мероприятие состоится 24 сентября 2020 г. с 11:00 до 17:30, в режиме онлайн, после прохождения регистрации на сайте https://forum.digital/agro#reg
Количество участников составит более 30.000, более 50 отечественных и зарубежных экспертов, представителей гос. структур , регионов, лидеров в разработке digital-технологий.
Регистрируйся скорее и до встречи в эфире.
Ссылка на анонс в РИА Новости - https://ria.ru/20200907/forum-1576868848.html
Forum.Digital в социальных сетях:
Instagram: https://www.instagram.com/digital.forum/
Facebook: https://www.facebook.com/www.forum.digital/
Telegram: https://tttttt.me/forumdigital
Современное состояние АПК трудно назвать развивающимся. Причина кроется в недавних промахах, когда отсутствие систематизации и соответствующего контроля преждевременного реформирования всех отраслей АКП привело к упадку целых отраслей и разорению крупных хозяйственников. в данное время сдерживающими факторами являются: природная, финансовая, технологическая и социальная составляющие.
Двигателем прогресса любого АПК служат инновационные технологии, для развития которых также требуются значительные средства и соответствующая научно-образовательная база. Дефицит компетентных кадров, современного испытательного оборудования существенно тормозит развитие отраслей АПК, препятствуя внедрению новых, высокоэффективных и продуктивных средств производств. Поэтому к форуму были привлечены спикеры и стартаперы, которые разберут и предложат решения проблем агропромышленного комплекса.
В ходе форума будут рассмотрены следующие темы:
• Развитие цифровой трансформации агропромышленного комплекса в системе цифровой экономики РФ.
• Тенденции развития цифровизации АПК 2020-2021.
• Какие аграрные технологии позволяют вести эффективную деятельность и повышают объемы производства?
• Презентация инновационных цифровых проектов для Агропромышленного комплекса.
И многие другие, не менее значимые.
Мероприятие состоится 24 сентября 2020 г. с 11:00 до 17:30, в режиме онлайн, после прохождения регистрации на сайте https://forum.digital/agro#reg
Количество участников составит более 30.000, более 50 отечественных и зарубежных экспертов, представителей гос. структур , регионов, лидеров в разработке digital-технологий.
Регистрируйся скорее и до встречи в эфире.
Ссылка на анонс в РИА Новости - https://ria.ru/20200907/forum-1576868848.html
Forum.Digital в социальных сетях:
Instagram: https://www.instagram.com/digital.forum/
Facebook: https://www.facebook.com/www.forum.digital/
Telegram: https://tttttt.me/forumdigital
forum.digital
Forum.Digital Agro
Forum.Digital Agro | Цифровая трансформация агропромышленного комплекса
Классификация функций активации: http://life1c.ru/url/actfunc
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 Функция активации — Википедия
➰ Источник ВК
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 Функция активации — Википедия
➰ Источник ВК
Wikipedia
Функция активации
В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона определяет выходной сигнал, который определяется входным сигналом или набором входных сигналов. Стандартная компьютерная микросхема может рассматриваться как цифровая сеть функций активации, которые…
Обнаружение пересекающихся сообществ в Instagram для определения интересов пользователей
Алгоритм вкратце:
1) Выбираем 3-7 подходящих профилей руками (“ядро сообщества”)
2) С помощью пересечения подписчиков определяем людей, которые интересуются темой (“увлеченные”)
3) Ищем в подписках “увлеченных” людей новые профили для ядра
4) В случае необходимости повторяем шаги 1-3 (добавляя новые профили к “ядру” или меняя его)
А также:
✏Использование рекомендаций для построения графа похожести блогеров
✏Алгоритм BIGCLAM (Cluster Affiliation Model for Big Networks)
✏Подбор числа сообществ
✏CRank
https://habr.com/ru/company/dentsuaegisnetworkrussia/blog/470634/
#habr #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Обнаружение пересекающихся сообществ в Instagram для определения интересов пользователей
Сколько может рассказать о человеке профиль в соцсети? Фотографии, посты, комментарии, подписки – непаханное поле для анализа. Сегодня поговорим о том, как мы оп...
➰ Источник ВК
Алгоритм вкратце:
1) Выбираем 3-7 подходящих профилей руками (“ядро сообщества”)
2) С помощью пересечения подписчиков определяем людей, которые интересуются темой (“увлеченные”)
3) Ищем в подписках “увлеченных” людей новые профили для ядра
4) В случае необходимости повторяем шаги 1-3 (добавляя новые профили к “ядру” или меняя его)
А также:
✏Использование рекомендаций для построения графа похожести блогеров
✏Алгоритм BIGCLAM (Cluster Affiliation Model for Big Networks)
✏Подбор числа сообществ
✏CRank
https://habr.com/ru/company/dentsuaegisnetworkrussia/blog/470634/
#habr #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Обнаружение пересекающихся сообществ в Instagram для определения интересов пользователей
Сколько может рассказать о человеке профиль в соцсети? Фотографии, посты, комментарии, подписки – непаханное поле для анализа. Сегодня поговорим о том, как мы оп...
➰ Источник ВК
Хабр
Обнаружение пересекающихся сообществ в Instagram для определения интересов пользователей
Сколько может рассказать о человеке профиль в соцсети? Фотографии, посты, комментарии, подписки – непаханное поле для анализа. Сегодня поговорим о том, как мы определяем интересы пользователей на...
Сервис для генерации несуществующих персон / лиц людей.
👉🏻 https://www.thispersondoesnotexist.com/
#face #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 This Person Does Not Exist
This Person Does Not Exist
➰ Источник ВК
👉🏻 https://www.thispersondoesnotexist.com/
#face #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 This Person Does Not Exist
This Person Does Not Exist
➰ Источник ВК
VK
Neural networks | Нейронные сети и обучение
Сервис для генерации несуществующих персон / лиц людей. 👉🏻 https://www.thispersondoesnotexist.com/ #face #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
Обучение без учителя: вариационные автокодировщики (автоэнкодеры).
https://habr.com/ru/post/429276/
#автоэнкодер #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Вариационные автокодировщики: теория и рабочий код
Вариационный автокодировщик (автоэнкодер) — это генеративная модель, которая учится отображать объекты в заданное скрытое пространство. Когда-нибудь задавали...
➰ Источник ВК
https://habr.com/ru/post/429276/
#автоэнкодер #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Вариационные автокодировщики: теория и рабочий код
Вариационный автокодировщик (автоэнкодер) — это генеративная модель, которая учится отображать объекты в заданное скрытое пространство. Когда-нибудь задавали...
➰ Источник ВК
Хабр
Вариационные автокодировщики: теория и рабочий код
Вариационный автокодировщик (автоэнкодер) — это генеративная модель, которая учится отображать объекты в заданное скрытое пространство. Когда-нибудь задавались вопросом, как работает модель...
Поиск автовладельцев в Instagram: от хвостов китов до автомобилей.
Анализ целевой аудитории автовладельцев по постам с фото их автомобиля.
https://habr.com/ru/company/dentsuaegisnetworkrussia/blog/513982/
#habr #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Поиск автовладельцев в Instagram: от хвостов китов до автомобилей
К нам в рекламную группу Dentsu Aegis Network часто приходят компании-рекламодатели с запросом изучить и проанализировать их целевую аудиторию. И сделать это не...
➰ Источник ВК
Анализ целевой аудитории автовладельцев по постам с фото их автомобиля.
https://habr.com/ru/company/dentsuaegisnetworkrussia/blog/513982/
#habr #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Поиск автовладельцев в Instagram: от хвостов китов до автомобилей
К нам в рекламную группу Dentsu Aegis Network часто приходят компании-рекламодатели с запросом изучить и проанализировать их целевую аудиторию. И сделать это не...
➰ Источник ВК
Хабр
Поиск автовладельцев в Instagram: от хвостов китов до автомобилей
К нам в рекламную группу Dentsu Aegis Network часто приходят компании-рекламодатели с запросом изучить и проанализировать их целевую аудиторию. И сделать это необходимо быстро и точно. Предположим,...
Взаимная информация - метрика (как и корреляция), определяющая некоторую зависимость между двумя наборами данных.
✏ Формула расчёта = Hx + Hy - Hxy
Где:
Hx, Hy - Энтропия двух наборов данных
Hxy - Кросс-энтропия между двумя наборами данных.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B7%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F
Код на Python: https://github.com/the-lans/corrlib
Функция, реализующая функционал: MutualInformation
#ВзаимнаяИнформация #энтропия #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 Взаимная информация
➰ Источник ВК
✏ Формула расчёта = Hx + Hy - Hxy
Где:
Hx, Hy - Энтропия двух наборов данных
Hxy - Кросс-энтропия между двумя наборами данных.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B7%D0%B0%D0%B8%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F
Код на Python: https://github.com/the-lans/corrlib
Функция, реализующая функционал: MutualInformation
#ВзаимнаяИнформация #энтропия #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata
🔗 Взаимная информация
➰ Источник ВК
Wikipedia
Взаимная информация
статистическая функция
UNLOCKING DIGITAL REALITY WITH BCG 3.0
Человек & искусственный интеллект: как цифровые инструменты, предиктивная аналитика и искусственный интеллект помогают людям и организациям.
23 октября, 18:00
Онлайн конференция с прямым включением из офиса BCG.
👉🏻 Регистрация на сайте » https://bcgdigitalday.ru/
🔗 BCG
➰ Источник ВК
Человек & искусственный интеллект: как цифровые инструменты, предиктивная аналитика и искусственный интеллект помогают людям и организациям.
23 октября, 18:00
Онлайн конференция с прямым включением из офиса BCG.
👉🏻 Регистрация на сайте » https://bcgdigitalday.ru/
🔗 BCG
➰ Источник ВК
VK
Neural networks | Нейронные сети и обучение
UNLOCKING DIGITAL REALITY WITH BCG 3.0 Человек & искусственный интеллект: как цифровые инструменты, предиктивная аналитика и искусственный интеллект помогают людям и организациям. 23 октября, 18:00 Онлайн конференция с прямым включением из офиса BCG. 👉🏻…
Создание 3D моделей людей по видео.
https://github.com/facebookresearch/frankmocap
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 facebookresearch/frankmocap
A Strong and Easy-to-use Single View 3D Hand+Body Pose Estimator - facebookresearch/frankmocap
➰ Источник ВК
https://github.com/facebookresearch/frankmocap
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 facebookresearch/frankmocap
A Strong and Easy-to-use Single View 3D Hand+Body Pose Estimator - facebookresearch/frankmocap
➰ Источник ВК
GitHub
GitHub - facebookresearch/frankmocap: A Strong and Easy-to-use Single View 3D Hand+Body Pose Estimator
A Strong and Easy-to-use Single View 3D Hand+Body Pose Estimator - facebookresearch/frankmocap
Как форма тела влияет на движения персонажа?
Видео » https://youtu.be/XrOTgZ14fJg
Статья » http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters
🎥 This AI Can Deal With Body Shape Variation!
👁 1 раз ⏳ 322 сек.
🎥 This AI Can Deal With Body Shape Variation!
👁 1 раз ⏳ 322 сек.
➰ Источник ВК
Видео » https://youtu.be/XrOTgZ14fJg
Статья » http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters
🎥 This AI Can Deal With Body Shape Variation!
👁 1 раз ⏳ 322 сек.
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://www.wandb.com/papers
❤️ Their mentioned instrumentation is available here: https://app.wandb.ai/lavanyashukla/cnndetection/reports/Detecting-CNN-Generated-Images--Vmlldzo2MTU1Mw
📝 The paper "Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters" is available here:
http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html
🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
Aleksandr🎥 This AI Can Deal With Body Shape Variation!
👁 1 раз ⏳ 322 сек.
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://www.wandb.com/papers
❤️ Their mentioned instrumentation is available here: https://app.wandb.ai/lavanyashukla/cnndetection/reports/Detecting-CNN-Generated-Images--Vmlldzo2MTU1Mw
📝 The paper "Learning Body Shape Variation in Physics-based Characters" is available here:
http://mrl.snu.ac.kr/publications/ProjectMorphCon/MorphCon.html
🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
Aleksandr➰ Источник ВК
YouTube
This AI Can Deal With Body Shape Variation!
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://www.wandb.com/papers
❤️ Their mentioned instrumentation is available here: https://app.wandb.ai/lavanyashukla/cnndetection/reports/Detecting-CNN-Generated-Images--Vmlldzo2MTU1Mw
📝 The…
❤️ Their mentioned instrumentation is available here: https://app.wandb.ai/lavanyashukla/cnndetection/reports/Detecting-CNN-Generated-Images--Vmlldzo2MTU1Mw
📝 The…
Скрытие объектов на видео.
Код » https://github.com/vt-vl-lab/FGVC
Видео » https://vk.com/video-30666517_456244127
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 vt-vl-lab/FGVC
[ECCV 2020] Flow-edge Guided Video Completion . Contribute to vt-vl-lab/FGVC development by creating an account on GitHub.
🎥 Алгоритм, убирающий водяные знаки и объекты с видео
👁 56505 раз ⏳ 53 сек.
➰ Источник ВК
Код » https://github.com/vt-vl-lab/FGVC
Видео » https://vk.com/video-30666517_456244127
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 vt-vl-lab/FGVC
[ECCV 2020] Flow-edge Guided Video Completion . Contribute to vt-vl-lab/FGVC development by creating an account on GitHub.
🎥 Алгоритм, убирающий водяные знаки и объекты с видео
👁 56505 раз ⏳ 53 сек.
➰ Источник ВК
GitHub
GitHub - vt-vl-lab/FGVC: [ECCV 2020] Flow-edge Guided Video Completion
[ECCV 2020] Flow-edge Guided Video Completion . Contribute to vt-vl-lab/FGVC development by creating an account on GitHub.
Random Forest, метод главных компонент и оптимизация гиперпараметров: пример решения задачи классификации на Python.
https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/488342/
#habr #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Random Forest, метод главных компонент и оптимизация гиперпараметров: пример решения задачи классифи
У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработк...
➰ Источник ВК
https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/488342/
#habr #АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 Random Forest, метод главных компонент и оптимизация гиперпараметров: пример решения задачи классифи
У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработк...
➰ Источник ВК
Хабр
Random Forest, метод главных компонент и оптимизация гиперпараметров: пример решения задачи классификации на Python
У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработк...
📚 Глубокое обучение
Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.
Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
📝 Глубокое обучение by Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. (z-lib.org).pdf - 💾14 916 604
➰ Источник ВК
Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.
Издание будет полезно студентами и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
📝 Глубокое обучение by Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. (z-lib.org).pdf - 💾14 916 604
➰ Источник ВК
Джентльменский набор продвинутого Дата инженера — Spark, Hadoop, Hive, Kafka. Научитесь с их помощью решать все свои задачи:
- Писать распределенные приложения
- Работать с потоками данных
- Обрабатывать большие объемы данных
- Оптимизировать приложения
Все это за 3 месяца на практике в живом общении с опытными Дата инженерами. Успейте пройти вступительный тест и присоединиться к группе по спец. цене https://otus.pw/8ntp/
🔗 Экосистема Hadoop, Spark, Hive | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
➰ Источник ВК
- Писать распределенные приложения
- Работать с потоками данных
- Обрабатывать большие объемы данных
- Оптимизировать приложения
Все это за 3 месяца на практике в живом общении с опытными Дата инженерами. Успейте пройти вступительный тест и присоединиться к группе по спец. цене https://otus.pw/8ntp/
🔗 Экосистема Hadoop, Spark, Hive | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
➰ Источник ВК
Otus
Экосистема Hadoop, Spark, Hive | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
Ссылка на книгу "Глубокое обучение" » https://en.b-ok.cc/book/3429041/04cff3
1lib.domains
Z-Library single sign on
Z-Library single sign on | Z-Library. Download books for free. Find books
Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих.
Очень полезная книга в практическом освоении Python. Практическое применение в повседневных задачах. Можно написать свою программу по обработке изображений, автоматизации заполнения форм и пользовательских задач без скачивания/изучения/адаптации дополнительных программ.
https://en.b-ok.cc/book/2857080/15da17
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
🔗 Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих
Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих | Эл Свейгарт | download | B–OK. Download books for free. Find books
➰ Источник ВК
Очень полезная книга в практическом освоении Python. Практическое применение в повседневных задачах. Можно написать свою программу по обработке изображений, автоматизации заполнения форм и пользовательских задач без скачивания/изучения/адаптации дополнительных программ.
https://en.b-ok.cc/book/2857080/15da17
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
🔗 Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих
Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих | Эл Свейгарт | download | B–OK. Download books for free. Find books
➰ Источник ВК
en.b-ok.cc
Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих | Эл Свейгарт | download
Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих | Эл Свейгарт | download | B–OK. Download books for free. Find books
Полезная ссылка. Метрики, которые можно использовать в библиотеке XGBoost: https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/parameter.rst#learning-task-parameters
🔗 dmlc/xgboost
Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Flink and DataFlow - dmlc/xgboost
➰ Источник ВК
🔗 dmlc/xgboost
Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Flink and DataFlow - dmlc/xgboost
➰ Источник ВК
GitHub
xgboost/doc/parameter.rst at master · dmlc/xgboost
Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Dask, Flink and DataFlow - dmlc/x...
Метрики машинного обучения: https://youtu.be/TaTGunOAIK4
Ссылка на документ со сжатым описанием метрик регрессии: https://drive.google.com/file/d/15dC9L1Msm_lJhhePlzgi5ukUxBW5Rz2Q/view
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #метрики #deeplearning
🔗 Metrics.pdf
🎥 Метрики машинного обучения
👁 1 раз ⏳ 605 сек.
➰ Источник ВК
Ссылка на документ со сжатым описанием метрик регрессии: https://drive.google.com/file/d/15dC9L1Msm_lJhhePlzgi5ukUxBW5Rz2Q/view
#АнализДанных #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #метрики #deeplearning
🔗 Metrics.pdf
🎥 Метрики машинного обучения
👁 1 раз ⏳ 605 сек.
Занятие ведёт Юрий Яровиков.
Ссылка на документ со сжатым описанием метрик регрессии https://drive.google.com/file/d/15dC9L1Msm_lJhhePlzgi5ukUxBW5Rz2Q/view?usp=sharing
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments...
Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments...
Магистратура:➰ Источник ВК
YouTube
Метрики машинного обучения
Занятие ведёт Юрий Яровиков.
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
За нашими новостями…
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале.
За нашими новостями…