Как стать автором
Обновить
23
Карма
0
Рейтинг
Николай Князев @iRumata

Пользователь

Почему я изменил своё мнение о слабой разметке для ML

спасибо за материал!

А можете дать ссылки на основные статьи по подходу "слабой разметки" или хотябы его описания применительно к текстам? Я в статье нашел только одну медицинскую ссылку

Как собрать компьютер для ML

Время на передачу данных убьет эффективность. Нет возможности использовать multithreading только multiprocessing, гораздо более ограниченный класс задач получится

Как собрать компьютер для ML

Зависит от количества расчетов + желание иметь одну настроенную среду еще и для хранения датасетов. Ну и облака недешевые так-что на длинной перспектив кмк не дешевле (тут вопрос еще в апдейте комплектующих)

Как собрать компьютер для ML

см. комменты выше и текст.
Сборка — включая тесты видеокарты и всего вместе
Корпус — каждый сам, до достаточно больших, чтобы много видеокарт поместилось еще поискать надо, и цели сэкономить несколько тысяч при покупке в 150 выглядят странно.

Как собрать компьютер для ML

я посчитал, что поиск нужной видеокарты + ее тест, а так-же мест для каждого комплектующего и их тест, еще и тест всего вместе и рулежка если вдруг-чего, имеет скорее спортивный интерес, на который не было тогда времени.

Как собрать компьютер для ML

включая тест видеокарты и поиск мест где купить комплектующие с их тестом?

Как собрать компьютер для ML

не роскошь, а средство вычисления

Этапы внедрения моделей машинного обучения на крупных предприятиях

Случаи были такие
— Данные есть в исторической выборке, но в момент принятия решения они еще не готовы в системах, и в бою модель не работает

-Модель должна эмулировать действия человека, а он порой противоречит сам себе, и нельзя формализовать ожидания от модели

-Планируемый эффект от модели за годы, ниже затрат на внедренение (тут нужно еще смотреть на косвенные эффекты, вроде автоматизации и понимания того, что происходит, однако если есть выбор, выбирают более прибыльные инциативы)

Кластеризуем лучше, чем «метод локтя»

у sklearn.cluster.kmeans под капотом по умолчанию kmeans++ и эвклидовое расстояние. Если хочется чего-то экзотического то можно загрузить туда матрицу расстояний.

Кластеризуем лучше, чем «метод локтя»

Ну разные методики выявляют кластера разных типов, DBScan очень неустойчив когда есть небольшое количество точек перетекающих из кластера в кластер например. Я обычно пробую различные методы с различными функциями расстояния.

Крепче за баранку держись… Наш проект по контролю состояния водителей

Спасибо, поправил :)

Как рассадить всех по науке и не превратить кабинет в рассадник ненависти

про случай запустить и кто первый тот и занял, это решение не очень и проблем не решает, я про это писал в статье как раз.
Лицом к стене вроде никто не сидит ни в одном из вариантов.

Как рассадить всех по науке и не превратить кабинет в рассадник ненависти

Читал статьи, что человеку не очень комфортно в офисной обстановке, и он делает ее похожей немного на домашнюю, цветы, мемы, статуэтки и т.д. В этом смысле очень часто менять рабочее место не самая лучшая идея.
К тому-же при таком подходе невозможно запомнить кто где сидит.

Как рассадить всех по науке и не превратить кабинет в рассадник ненависти

не всем нравится когда на них смотрят все рабочее время, и к тому-же за спиной у сидящих придется ходить, что тоже не очень комфортно, и тот кто сидит около окна будет к нему спиной=> ему в монитор будет солнце светить

Как рассадить всех по науке и не превратить кабинет в рассадник ненависти

Ну пункт 4й самый долгий при большой команде, и хочется без дедовщины, ато так и дембельнуться сотрудники могут)

Как рассадить всех по науке и не превратить кабинет в рассадник ненависти

Мнение тех, кто пришел позже программой уже не учитывалось

Как рассадить всех по науке и не превратить кабинет в рассадник ненависти

Просто, чтобы писать меньше кода с точки зрения функции можно просто вычесть из всего 2, меня скорее интересовала скорость разработки:)

Узнай, кто ты в мире Machine Learning

1. я бы предложил разобрать все ответы по очереди, и выяснить что ни один не подходит
2. Подробно разобрано здесь ru.wikipedia.org/wiki/Парадокс_мальчика_и_девочки
3. разобрал swelf вцелом

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность