User
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.
В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!
Всем привет. Меня зовут Артур. Готовясь к выступлению на внутреннем митапе по теме особенности алгоритмов у CatBoost и LightGBM, я понял, что не смог найти единого места, где были бы понятным языком рассказаны основные особенности того, что алгоритмически работает под капотом у CatBoost и LightGBM. Причём не формальные записи алгоритмов на псевдокоде, а понятные пошаговые инструкции. Так появилась эта статья.
Ансамбль - это просто несколько алгоритмов машинного обучения, собранных в единое целое. Такой подход часто используется для того, чтобы усилить "положительные качества" отдельно взятых алгоритмов, которые сами по себе могут работать слабо, а вот в группе - ансамбле давать хороший результат. При использовании ансамблевых методов алгоритмы учатся одновременно и могут исправлять ошибки друг друга. Типичными примерами методов, направленных на объединение "слабых" учеников в группу сильных являются стекинг, бэггинг, бустинг, которые и будут рассмотрены далее.
В этой статье мы познакомимся с основными терминами и определениями Теории графов. Каждый термин схематично показан на картинках.
Граф - это топологичекая модель, которая состоит из множества вершин и множества соединяющих их рёбер. При этом значение имеет только сам факт, какая вершина с какой соединена.
Софту мы не доверяем уже давно, и поэтому осуществляем его аудит, проводим обратную инженерию, прогоняем в пошаговом режиме, запускаем в песочнице. Что же насчёт процессора, на котором выполняется наш софт? – Мы слепо и беззаветно доверяем этому маленькому кусочку кремния. Однако современное железо имеет те же самые проблемы, что и софт: секретную недокументированную функциональность, ошибки, уязвимости, малварь, трояны, руткиты, бэкдоры.
ISA (Instruction Set Architecture) x86 – одна из самых долгих непрерывно изменяющихся «архитектур набора команд» в истории. Начиная с дизайна 8086, разработанного в 1976 году, ISA претерпевает постоянные изменения и обновления; сохраняя при этом обратную совместимость и поддержку исходной спецификации. За 40 лет своего взросления, архитектура ISA обросла и продолжает обрастать множеством новых режимов и наборов инструкций, каждый из которых добавляет к предшествующему дизайну, и без того перегруженному, новый слой. Из-за политики полной обратной совместимости, в современных процессорах x86 присутствуют даже те инструкции и режимы, которые на сегодняшний день уже преданы полному забвению. В результате мы имеем архитектуру процессора, которая представляет собой сложно переплетающийся лабиринт новых и антикварных технологий. Такая чрезвычайно сложная среда – порождает множество проблем с кибербезопасностью процессора. Поэтому процессоры x86 не могут претендовать на роль доверенного корня критической киберинфраструктуры.
while(total_free_mem <= 0)
{
wait_cond(&got_free_mem, &allocator_mutex);
}
Если все наши фразы не «заковыченны», что бывает в большинстве случаев, то нам нужен хороший список минус-слов. Что будет, если его не сделать? Мы будем показываться по куче нецелевых запросов, снижая наш CTR. А так как с 1 сентября 2015 года Яндекс ввёл новый аукцион на поиске, CTR наших объявлений напрямую влияет на то, сколько мы будем платить за клик. И теперь объявления будут сортироваться в блоках по тем же показателям, что и отбираться в них — по комбинации CTR, ставки и коэффициента качества. Например — ваш CTR 5% — стоимость третьего места в спецразмещении 10 рублей. Если CTR 10% — то при прочих равных, ставка для объявления на эту же позицию будет 5 рублей. 
