Python *

Оптимизация функций — это область исследований, где поставлена задача найти некое входное значение [аргумент функции], результат которого — максимум или минимум данной функции. Алгоритмов оптимизации много, поэтому важно развивать алгоритмическое чутьё и исследовать алгоритмы на простых и легко визуализируемых тестовых функциях. В этом туториале мы рассмотрим стандартные двумерные функции, которые можно использовать при изучении оптимизации функций.

Разработка прогнозной модели нейронной сети для нового набора данных может оказаться сложной задачей.

Один из подходов состоит в том, чтобы сначала проверить набор данных и разработать идеи о том, какие модели могут работать, затем изучить динамику обучения простых моделей в наборе данных, а затем, наконец, разработать и настроить модель для набора данных с помощью надёжного тестового набора.

Этот процесс можно использовать для разработки эффективных моделей нейронных сетей для задач классификации и регрессионного прогнозного моделирования.

В этом руководстве вы узнаете, как разработать модель нейронной сети многослойного персептрона для набора данных двоичной классификации банкнот.

В 2021 г. ожидается рост числа запросов на чат-боты на 15-20% от ор­га­низа­ций из госсектора, об­ра­зова­ния, медицины, ло­гис­ти­ки, ре­тей­ла и e-commerce, промышленных и добывающих компаний.

Всвязи с этим остро встает вопрос: как запустить своего первого телеграм-бота и заставить работать его 24/7 на удаленной виртуальной машине.

Пишу модели для кейсов на Kaggle, изучаю чужие и вдохновляюсь. Все статьи с описанием того, как внедрить их в веб-проект, для меня, школьника Junior Frontend'а, дают overhead сложной инфы, я же хочу просто "позаимствовать" любую крутую модель и быстро внедрить в свой сервис. Руки зачесались придумать универсальный алгоритм, так что решение было найдено быстро.

(Кадр из фильма "Я, робот")

Всем привет. В конце 2019 года вышла одна из работ по GPT-2. Инженеры из Microsoft обучили стандартную GPT-2 вести диалог. Тогда, прочитав их статью, я очень впечатлился и поставил себе цель обучить такую же модель, но уже на русском языке. И вот что получилось...

Алгоритмы машинного обучения имеют гиперпараметры, которые позволяют адаптировать алгоритмы к конкретным наборам данных.

Хотя влияние гиперпараметров в целом можно понять, их конкретный эффект на набор данных и их взаимодействие во время обучения могут быть неизвестны. Поэтому важно настроить значения гиперпараметров алгоритма в рамках проекта машинного обучения.

Обычно для настройки гиперпараметров используются простые алгоритмы оптимизации, такие как поиск по сетке и случайный поиск. Альтернативный подход — использовать алгоритм стохастической оптимизации, например алгоритм стохастического поиска восхождением к вершине.

В этом руководстве вы узнаете, как вручную оптимизировать гиперпараметры алгоритмов машинного обучения.

Не ругайтесь сильно, программирование - лишь мое хобби, и я только учусь.

Что такое дивидендная доходность?

Возьму определение из Википедии. Дивидендная доходность (англ. dividend yield) — это отношение величины годового дивиденда на акцию к цене акции. Данная величина выражается чаще всего в процентах.

Пример

При цене акции ОАО «Лукойл» 1124,37 рублей и дивиденде 28 рублей на акцию дивидендная доходность будет равна:

Двойственная природа материи — широко известное понятие среди физиков. Вещество на атомном уровне в некоторых случаях ведёт себя как частицы, а в некоторых — как волны. Чтобы объяснить это, мы вводим волновую функцию частицы ψ(x, t), которая описывает не фактическое положение частицы, а вероятность нахождения частицы в данной точке. Волновая функция ψ(x, t), или поле вероятностей, которое удовлетворяет, возможно, самому важному уравнению в частных производных, по крайней мере для физиков, является уравнением Шрёдингера.

Значительная часть моих ежедневных действий на компьютере и смартфоне выполняется с помощью приложений Microsoft. Отправить электронную почту, создать заметку в календаре, просмотреть файлы в облачном хранилище, обменяться сообщениям в рабочих группах — все эти операции так или иначе выполняются приложениями Microsoft. Нравится мне это или нет, все мои данные хранятся в Microsoft Cloud. У Microsoft имеется полезный инструмент — API-интерфейс, предоставляющий доступ к большей части таких данных и позволяющий управлять ими, так почему бы им не воспользоваться для получения полезной информации?

В этой статье представлено полное руководство по созданию собственного приложения Dashboard с использованием API Microsoft Graph и Django для анализа данных платформ OneDrive, Outlook и др.

В MS Outlook есть прекрасный раздел задач. Это удобно и быстро. Можно с утра (или с вечера) накидать себе задачек на день и постепенно расщёлкивать их. Вторым уровнем группируем задачи по матрице Эйзенхауера или используем любой другой удобный вам инструмент тайм-менеджмента. Одна проблема с этими задачами: для их создания надо заходить в Outlook, щёлкать, писать, нажимать Enter, двигать в нужную группу. Это всё долго и не всегда удобно. Но есть в Outlook также правила, позволяющие письма содержащие определённые слова в теме автоматически делать задачами. Ещё быстрее и проще получится, если такие письма отправляются прямо из Telegram. О простейших ботах помогающих создавать задачи в MS Outlook и заметки в Evernote без необходимости сложных интеграций.

Одни из самых интересных задач в работе администратора приложений, на мой взгляд, это осуществление миграции данных при переходе на новую систему. Сегодня я хочу поделится собственным опытом переноса данных с не очень известной helpdesk системы VisionFlow в более известную систему ServiceNow.

Многие слышали о ROC-кривой, которая часто используется в ML. Расшифровывая данную аббревиатуру мы получаем, что ROC (англ. receiver operating characteristic). При переводе с английского это означает РХП (рабочая характеристика приемника). Данное понятие позаимствовано из теории обнаружения сигналов. ROC-кривую можно связать с радиолокационной станцией (РЛС), рассматривая ее с точки зрения обнаружения объекта. В данной статье я выведу аналитическое выражение для ROC-кривой и исследую ее свойства.

Сегодня вашему вниманию представлена аналитика (исследование) алкогольной продукции сети магазинов «Лента» (далее - Лента) в каталоге на официальном сайте компании.

В последнее время я сделал насколько много ботов для телеграмма, что крайне преисполнился в том, как их писать, как хостить, да и в принципе выработал красивый шаблон для быстрого их создания.

Потыкать в проект, сделанный на этом шаблоне, можно тут.