Комментарии 10
Это обзорная статья или инструкция по применению? Приехал автобус с критикой
10 тысяч строк это нормально, не много. Какую модель? Почему не пробовал разные? PyTorch не хуже, не согласен «нужно сразу использовать TensorFlow в мобилке». И вообще причем здесь тензорфлоу, если большая часть регрессионных моделей есть в scikit learn, а для работы с табличными данными используют pandas? Почему не клиент-серверное решение, которое развязывает руки на используемые библиотеки и решения через http протоколы? Почему не думал о рекуррентных сетях? С графиками ведь работаешь? Где данные о валидации модели? Об обучении? Проверка на тестовой части? Это не статистика, а просто данные, статистикой тут не пахнет. Матрица корреляций? Абсолютные и относительные погрешности? Почему это не отражено на графиках?
>> Корелляция по этому сету гораздо лучше:
>> result 1.000000
>> cur_rating 0.530378
>> s_lapsed 0.524887
>> d -0.190360
>> n_repeat -0.697639
Как ты сделал этот вывод?
Latex?
Машинное обучение в человеческом обучении? Масла не много?
Когда заведете scikit на андроиде, напишите, коммунити порадуется. Собственно, по всем комментариям у вас странности. Например, последнее - вывод в консоль кореллейшн матрикс, при чем тут латех, вы что.
Если Вы не желаете слышать критику, пожалуйста, не делайте ничего нового. Джефф Безос
Причем здесь андроид?
Клиент-серверная архитектура, где в качестве клиента выступает телефон не требует ее (scikit) наличия. Все вычисления, тем более в задачах ML, было бы разумнее осуществлять на сервере, не находите? Там, где располагаются основные вычислительные мощности. Зачем перекладывать эти вычисления на пользователя? Ему и самому это не приятно.
Как это сделать практически, мне пока что непонятно. То есть ясно, что это тема из Natural Language Processing, но не совсем. Как использовать эту статистику? Как использовать то, что обычно делается на Python, в мобильнике? Одни вопросы. Хорошо бы найти научного руководителя.
Я даю Вам ответы на Ваши же вопросы.
Подкрепляйте статью своими мыслями и выводами. Иногда даже простые вещи не всегда очевидны и понятны.
Корелляция по этому сету гораздо лучше: ...
Если Вы утверждаете, что корреляция лучше, сделайте сравнительную таблицу, чтобы не было повода возвращаться в начало статьи.
Прочитайте статью несколько раз, обычно слова с грамматическими ошибками выделены. Слово "Кореляция" пишется с двумя буквами "р".
Я уверен, что Вы подумаете, что это мелочи, но из мелочей складывается общая картина. - Не Джефф Безос
Latex - замечательный инструмент, помогающий улучшить визуальное восприятие формул и буквенных выражений. (Или другой аналог предлагаемый на Хабр)
Учитесь писать статьи сразу на хорошем уровне, Вы как я понимаю на момент выхода статьи все еще не студент. Это поможет Вам в будущем при написании настоящей статьи в научный журнал.
Очень рекомендую оставлять программный код в состоянии воспроизводимости при создании графиков или изображений, так как Вам не раз может понадобиться переделать тот или иной рисунок. Существуют жесткие различные требования в разных местах.
Старайтесь избегать воды, избегайте слов паразитов, тогда Вашу статью будет не только интересно, но и приятно читать.
Я тогда дам тоже пару советов :) уберите поучающий тон из ваших комментариев, у вас нет ни одной публикации на хабре, и вообще непонятно, кто вы такой. Все ваши комментарии на сайте одинаковые - вы поучаете авторов как писать в достаточно хамской манере.
Ваши мысли по поводу этой статьи - глупость на глупости. Городить клиент-серверную систему для пересчета модели весом в 21 килобайт, во времена, когда уже 5 лет в мобильных процессорах есть NPU? Сервер заводить с nvidia на борту для этого и держать его включенным? Серьезно? Объяснять, что такое Latex можете пойти в сад (детский). Не можете сконцетрировать внимание на 7 минут, чтобы не возвращаться в начало статьи - ваши проблемы. Отвечать на вопросы, заданные 2 месяца назад и уже решенные? вот тогда и надо было, сейчас идите, откуда пришли и не возвращайтесь.
Как же из Вас прет юношеский максимализм. Падение уровня статей на Хабре это следствие безалаберного отношения к людям, которые их читают. Я готовлю четыре части статьи. Приходите их прочитать к выпуску. Просто в моем случае я планирую сделать статью последовательной и структурированной, а не выкладывать воду и повторения с других статей. Вы бы еще со своего второго аккаунта статьи дублировали.
Еще раз, научитесь быть терпимым к критике, без нее нет развития.
P.S: Сервера бывают на CPU и выходят в копейки, но Вы решаете свою надуманную проблему не возможности использовать нужные для разработки библиотеки.
"неприятно" в этом случае пишется слитно)
не думал, что элементарные вещи нужно разжевывать, но ок, добавил код
Есть такая штука - ONNX, некий стандарт описания моделей. Он позволяет взять PyTorch модель и сконвертировать её в любой другой формат. Особой привязки к фреймворку нет.
Машинное обучение в обучении человека. Развитие проекта RuLearn