Руководитель отдела продаж
Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс сделан неплохо, звучащие по-разному имена определяются на разные факультеты, причем схожие английские и русские имена и фамилии распределяются схожим образом. Не знаю, зависит ли распределение только от имен и фамилий, и учитывается ли как-то количество друзей или другие факторы, но этот конкурс подсказал идею этой статьи: попробовать с нуля обучить классификатор, который позволит распределять пользователей на различные факультеты.
Друзья, добрый день.
Давно не писал, и тут подписался на рассылку компании Абвгд. Красивые письма пишут мОлодцы :) Уговаривают вложиться в ПАММ счета. Что это такое не знаю. Зато понятно, как эти данные анализировать.
Терминология – есть ПАММ-счет и у него есть управляющий. Буду использовать термин «ПАММ-счет» и «управляющий» — здесь это синонимы.
По теме хотелось сделать визуализацию в инструменте Tableau Public. Статьи об этом «в доступной для меня форме» не нашел. Она ниже.
План атаки:
Задача
Работаю на работе работу. Получаю зарплату, аванс там или ещё что-то. Пусть деньги приходят еженедельно в ночь с воскресенья на понедельник. Хочу вложиться в высокодоходные активы, например в ПАММ счет. И вкладываться еженедельно понемногу.
Надо понимать, когда и куда вкладываться. Доходность нужна высокая, просадки должны быть минимальными.
Привет, Хабражители. Сегодняшний пост будет о том, как не затеряться в дебрях многообразия вариантов использования TensorFlow для машинного обучения и достигнуть своей цели. Статья рассчитана на то, что читатель знает основы принципов работы машинного обучения, но пока еще не пробовал это делать своими руками. В итоге мы получим работающее демо на Андроиде, которое кое-что распознает с довольно высокой точностью. Но обо всем по порядку.
*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.
Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг:
Которые мне показались вполне подходящими для понимания основных тонкостей языка, хотя не помню, чтобы в них упоминалось про slots, но и не уверен, что это реально нужная фича — если уже по памяти прижало, то скорее всего одного этого способа будет недостаточно, но конечно это всё зависит от ситуации.
В итоге у меня накопились какие-то заметки об особенностях питона, которые, как мне кажется, могут быть полезны тому кто пожелает мигрировать на него с других языков.