С понедельника на сайте лондонской биржи металлов висела плашка «Due to a technical issue the latest market data values have not been updated». Данные о торгах за прошлый день или не отображались, или отображались с ошибкой. В частности, были заменены местами значения в столбцах Bid и Offer в Trading summary по Non‑ferrous metal. В настоящее время сообщения об ошибке нет, данные отображаются верно. Если кто‑то использует данные с сайта LME.com — проверьте правильность данных за эту неделю.
CAD (BIM) Revit и IFC в Unreal Engine, Unity, Oculus — визуализация, рендеринг, метаверсии и игровой дизайн
? Стандартный рендеринг в CAD (BIM) программах часто не дотягивает до качества визуализации, но игровые движки, такие как Unreal Engine и Unity, произвели революцию в архитектурной и дизайнерской визуализации. Эти движки предлагают быстрый рендеринг и интуитивно понятные настройки света, материалов и геометрии, которые значительно улучшают процесс визуализации. Теперь клиенты могут изучать виртуальные модели зданий, взаимодействуя с такими элементами, как освещение и мебель, в режиме реального времени, что улучшает их понимание и вовлеченность. Unreal Engine позволяет проводить метаверсии, превращая 3D-виртуальные миры в крупные социальные центры.
? Unreal Engine позволяет создавать интерактивные приложения 3D, дополненной (AR) и виртуальной (VR) реальности из 3D CAD (BIM) моделей.
? Визуализацию или симуляцию движения автомобилей и людей можно настроить буквально в несколько кликов. Погода и время также легко настраиваются
? Бесплатные движки позволяют подключать алгоритмы искусственного интеллекта, которые наглядно позволяют воспроизводить симуляции в реальных сценах, а не на бумаге
? Используя Unity и инструментарий ML-Agents, ты можешь создавать ИИ-среды, которые будут физически, визуально и когнитивно насыщенными
? С помощью Unity Machine Learning Agents больше не нужно"кодировать" эмерджентное поведение, а можно научить интеллектуальных агентов "учиться",
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_10
?Вопрос_10: Что такок Tarantool и как он устроен ? (Часть_2)
Replication: Tarantool предлагает механизм репликации, который позволяет создавать реплики базы данных для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости. Репликация Tarantool основана на механизме репликации мастер-слейв (master-slave) и поддерживает асинхронное и синхронное реплицирование.
Sharding: Tarantool поддерживает горизонтальное масштабирование с помощью шардинга данных. Шардинг позволяет распределить данные по нескольким узлам-серверам, что позволяет обрабатывать большие объемы данных и повышает производительность.
Индексы: Tarantool предоставляет различные типы индексов для оптимизации запросов и обеспечения быстрого доступа к данным. Включая хеш-индексы, деревья и индексы, основанные на отсортированных списках.
t.me/DenoiseLAB (Еесли вы хотите быть в курсе всех последних новостей и знаний в области анализа данных);
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_3
?Вопрос_3: Что такое преобразование Бокса-Кокса?
Преобразование Бокса-Кокса (Box-Cox transformation) - это преобразование, которое преобразует "ненормальные" зависимые переменные в нормальные переменные, так как нормальность является наиболее распространенным предположением при использовании многих статистических методов. Оно было предложено Георгом Боксом и Дэвидом Коксом в 1964 году.
Оно имеет параметр лямбда, который при значении "0" означает, что это преобразование эквивалентно лог-трансформации. Оно используется для стабилизации дисперсии, а также для нормализации распределения. Выбор оптимального значения параметра (лямбда) при использовании преобразования Бокса-Кокса может быть выполнен с использованием различных методов:
Метод максимального правдоподобия: В этом подходе подбирается значение (лямбда), которое максимизирует правдоподобие модели. Это можно сделать с помощью численных методов оптимизации, таких как метод Ньютона-Рафсона или метод Брента;
Критерии информационного критерия: можно использовать информационные критерии, такие как критерий Акаике (AIC) или критерий Шварца (BIC);
Кросс-валидация: При этом данные разбиваются на обучающую и проверочную выборки, и производится оценка преобразования Бокса-Кокса для различных значений (лямбда) на обучающей выборке. Затем оцениваются результаты на проверочной выборке и выбирается лучшее значение.
https://t.me/DenoiseLAB
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_2
?Вопрос_2: Объясните, что такое One-hot encoding и Label Encoding. Как они влияют на размерность заданного набора данных ?
✔️Ответ:
One-hot encoding - это представление категориальных переменных в виде двоичных векторов, при котором каждая уникальная категория переменной преобразуется в новый бинарный столбец, называемый "фиктивной переменной". В этом новом столбце значение 1 указывает на принадлежность к соответствующей категории, а значение 0 - на принадлежность к другим категориям. Таким образом, каждая уникальная категория представлена отдельным столбцом. Это позволяет алгоритмам машинного обучения интерпретировать категориальные значения и использовать их в расчетах. Не создает ложного упорядочения или отношения между значениями категориальных переменных и помогает избежать проблемы ложной корреляции между категориями переменных. Однако, использование one-hot encoding увеличивает размерность набора данных ("проклятие размерности").
Label Encoding - это процесс преобразования каждого значения категориальной переменной в целочисленный код. Каждой уникальной категории присваивается уникальное число. Label Encoding не добавляет новые столбцы к набору данных и не увеличивает размерность. Однако, важно понимать, что числовые значения, присвоенные категориям, могут создать ложное упорядочение или отношение между ними.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning
Телеграмм: https://t.me/DenoiseLAB
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_1
?Вопрос_1: Чем ковариация и корреляция отличаются друг от друга?
✔️Ответ:
Ковариация и корреляция - это два статистических показателя, которые используются для определения связи между двумя случайными величинами.
Ковариация измеряет степень, в которой две переменные меняются вместе, тогда как корреляция измеряет не только степень, но и направление отношения между двумя переменными.
Ковариация подразумевает, что две величины меняются в одном направлении: если одна увеличивается, то вторая тоже увеличивается, или если одна уменьшается, то другая тоже уменьшается. Однако, ковариация не учитывает, насколько сильно или слабо эти переменные меняются.
Корреляция, с другой стороны, учитывает не только направление, но и силу отношения между двумя переменными. Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до 1. Значение +1 для корреляции означает, что две переменные имеют прямую связь и полностью коррелируют. Значение -1 для корреляции означает, что две переменные находятся в обратной пропорциональной связи. Значение 0 для корреляции означает, что между двумя переменными нет связи.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning
Телеграмм: https://t.me/DenoiseLAB
Сколько раз звонить, чтобы дозвониться. Наша странная реальность и теория вероятности. Является ли попытка дозвониться аналогом подбрасывания монеты
Бывают ситуации когда надо дозвониться до какой-то организации или человека, но телефон адресата то занят, то не отвечает, то вне зоны доступа и т.д. Мне попались любопытные данные внутренней статистики от одного из провинциальных операторов связи. Получается оптимальное количество попыток 4..7, а больше 15 раз делать попыток дозвониться теряет смысл, вероятность дозвона сильно уменьшается. И всё-таки это не подбрасывание монетки.
25 мая 2023 года в офлайн + онлайн формате состоится Дата Саммит «Вселенная Ваших данных». Это мероприятие, посвященное вопросам цифровой трансформации и управления данными. На Дата Саммите вы сможете узнать, как предсказывать появление «черных лебедей», как с помощью данных оперативно принимать эффективные решения. #CloudMTS — официальный партнер мероприятия.
Участие бесплатное.
На саммите вы сможете:
из первых рук узнать о лучших практиках российских компаний на базе отечественных технологий;
услышать мнение экспертов о перспективах российской цифровой трансформации на основе данных;
посетить демо-зону решений по управлению данными и выставку технологических партнеров.
Регистрация по ссылке.
