А как все же вы без учителя определяли, есть ли скопления? Как получали эти коэффициенты?
пс. изображённая на рисунке сеть это не Inception, а сильно более простая сеть типа LeNet.
Запись на новую сессию открытого курса OpenDataScience по машинному обучению (1 октября — ~ 25 декабря, 2018 г.)
Вот ссылка на опросник https://bit.ly/2IheNBl (заполняйте на английском), приглашения придут в сентябре.
Курс будет на английском, обсуждение – в слэке ODS в канале #eng_mlcourse_open, объявления – в группе ВК https://vk.com/mlcourse (на русском). При этом, конечно, можно самим обсуждать курс и на русском – в канале #mlcourse_open.
Формат курса прояснится только в сентябре. Если что-то поменяется, то только в лучшую сторону :)
Для тех, кто только зашел, скажу, что курс не совсем для новичков, как минимум, нужно уметь немного программировать на Python и знать математику на уровне 2 курса технического ВУЗа. Машинное обучение можно и не знать – будет с нуля. Но стоит быть готовым к высокому темпу курса.
Вот рекомендации по Python и математике для прохождения открытого курса по машинному обучению (копипаста из нашей группы):
Пока курс не начался, можно повторить математику и Python. Зачем дата саентисту нужна математика – неплохо поясняет Andrej Karpathy. А Python – уже стандарт в области машинного обучения.
Математика
Если быстро, то можно пройтись по конспектам из специализации Яндекса и МФТИ на Coursera https://yadi.sk/d/yEXkABC_353Zmh (делимся с разрешения).
Если основательно подходить к вопросу, хватит вообще одной ссылки на MIT Open Courseware https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/. На русском классный источник – Wiki-страница курсов ФКН ВШЭ http://wiki.cs.hse.ru/. Но я бы взял программу МФТИ 2 курса и прошелся по основным задачникам, там минимум теории и много практики.
И конечно, ничто не заменит хороших книг (тут можно и программу ШАДа упомянуть):
– Математический анализ – Кудрявцев
– Линейная алгебра – Кострикин
– Оптимизация – Boyd (англ.)
Теория вероятностей и матстатистика – Кибзун
Python
Быстрый вариант – браузерные тьюториалы а-ля CodeAcademy, Datacamp и Dataquest, тут же могу указать свой репозиторий https://github.com/Yorko/python_intro.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
А как все же вы без учителя определяли, есть ли скопления? Как получали эти коэффициенты?
пс. изображённая на рисунке сеть это не Inception, а сильно более простая сеть типа LeNet.
Запись на новую сессию открытого курса OpenDataScience по машинному обучению (1 октября — ~ 25 декабря, 2018 г.)
Вот ссылка на опросник https://bit.ly/2IheNBl (заполняйте на английском), приглашения придут в сентябре.
Курс будет на английском, обсуждение – в слэке ODS в канале #eng_mlcourse_open, объявления – в группе ВК https://vk.com/mlcourse (на русском). При этом, конечно, можно самим обсуждать курс и на русском – в канале #mlcourse_open.
Формат курса прояснится только в сентябре. Если что-то поменяется, то только в лучшую сторону :)
Для тех, кто только зашел, скажу, что курс не совсем для новичков, как минимум, нужно уметь немного программировать на Python и знать математику на уровне 2 курса технического ВУЗа. Машинное обучение можно и не знать – будет с нуля. Но стоит быть готовым к высокому темпу курса.
Вот рекомендации по Python и математике для прохождения открытого курса по машинному обучению (копипаста из нашей группы):
Пока курс не начался, можно повторить математику и Python. Зачем дата саентисту нужна математика – неплохо поясняет Andrej Karpathy. А Python – уже стандарт в области машинного обучения.
Математика
– Математический анализ – Кудрявцев
– Линейная алгебра – Кострикин
– Оптимизация – Boyd (англ.)
Python
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Теперь курс можно проходить и самостоятельно – появились демо-версии заданий с решениями. Они описываются в конце каждой статьи, но есть и общий cписок. Решения доступны после отправки соотв. веб-формы.
Новый запуск – 1 октября 2018 г., на английском. Подробности – тут.
Новый запуск – 1 октября 2018 г., на английском. Подробности – тут.
Новый запуск – 1 октября 2018 г., на английском. Подробности – тут.
Новый запуск – 1 октября 2018 г., на английском. Подробности – тут.
Новый запуск – 1 октября 2018 г., на английском. Подробности – тут.