❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_166

🔠 Что такое Tarantool и как он устроен ? (Часть_2)

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

2. Lua: Tarantool использует язык программирования Lua для создания хранимых процедур (stored procedures), триггеров и бизнес-логики. Lua обеспечивает гибкость и простоту внедрения пользовательского кода в базу данных.

3. NoSQL и Lua Spaces: Tarantool поддерживает гибкую модель данных, известную как Lua Spaces. Lua Spaces предоставляет простой способ хранения и извлечения данных, а также мощные возможности индексирования и поиска.

#Tarantool #Lua #StoredProcedures #Triggers #BusinessLogic #NoSQL #LuaSpaces #DataModeling #DataStorage #Indexing #SearchCapabilities

https://attackerkb.com - разбор CVE на пальцах, много кода, очень высокий уровень уязвимости. Детально все разобрано, рекомендуется к прочтению.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_167

🔠 Что включает в себя torch.utils.bottleneck ? (часть_1)

torch.utils.bottleneck в библиотеке PyTorch предоставляет инструменты для профилирования и оптимизации производительности кода.

модуль torch.utils.bottleneck включает следующие функции:

1. bottleneck - Это функция-декоратор, которая позволяет профилировать отдельные функции или методы классов. Она собирает информацию о времени выполнения и вызовах функции и выводит отчет с подробной информацией о производительности.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#torchutilsbottleneck #function #profiler #remove

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_167

🔠 Что включает в себя torch.utils.bottleneck ? (часть_2)

torch.utils.bottleneck в библиотеке PyTorch предоставляет инструменты для профилирования и оптимизации производительности кода.

модуль torch.utils.bottleneck включает следующие функции:

2. profiler - Это контекстный менеджер, который позволяет профилировать участки кода внутри блока with. Он собирает информацию о времени выполнения и вызовах участка кода и выводит отчет с подробной информацией о производительности.

3. remove - Это функция, которая позволяет удалить установленные хуки профилирования, чтобы отключить профилирование и вернуться к нормальному выполнению кода.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#torchutilsbottleneck #function #profiler #remove

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_168

🔠 Что такоe CVP анализ как инструмент принятия управленческих решений ? (Часть_1)

CVP (Cost-Volume-Profit) анализ - это инструмент управленческого учета и финансового анализа, который используется для принятия управленческих решений и оценки влияния изменений в объеме продаж, ценах, переменных затратах и фиксированных затратах на прибыль организации.

Суть CVP анализа заключается в изучении взаимосвязи между объемом продаж, ценой продажи, переменными затратами и фиксированными затратами, а также их влиянии на прибыль. Анализ проводится с использованием CVP аналитической модели или CVP графика.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#CVP #CostVolumeProfit #ManagementDecisions #FinancialAnalysis #BreakEvenPoint #Profitability

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_168

🔠 Что такоe CVP анализ как инструмент принятия управленческих решений ? (Часть_2)

CVP анализ предоставляет следующую информацию:

1. Пределы безубыточности (Break-even point): Это объем продаж, при котором общая прибыль равна нулю. Этот показатель позволяет определить минимальный объем продаж, необходимый для покрытия всех затрат.

2. Рентабельность при различных объемах продаж: CVP анализ позволяет оценить влияние изменений в объеме продаж на прибыль организации. Он позволяет установить, какой объем продаж необходим для достижения желаемой прибыли.)

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#CVP #CostVolumeProfit #ManagementDecisions #FinancialAnalysis #BreakEvenPoint #Profitability

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_168

🔠 Что такоe CVP анализ как инструмент принятия управленческих решений ? (Часть_3)

CVP анализ предоставляет следующую информацию:

3. Чувствительность к изменениям: CVP анализ также позволяет оценить чувствительность прибыли к изменениям в ценах, объемах продаж, переменных затратах и фиксированных затратах. Это помогает руководству принимать обоснованные решения о ценообразовании, управлении затратами и планировании производства.

4. Уровень безубыточности: CVP анализ может использоваться для определения необходимого уровня безубыточности, то есть объема продаж, необходимого для достижения заданного уровня прибыли.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#CVP #CostVolumeProfit #ManagementDecisions #FinancialAnalysis #BreakEvenPoint #Profitability

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_1)

TorchText - это библиотека, предоставляющая удобные инструменты для обработки текстовых данных при использовании фреймворка PyTorch. Она предназначена для упрощения и стандартизации процесса загрузки, предобработки и обработки текстовых данных в задачах машинного обучения и обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_2)

1. Fields (Поля): Fields определяют, каким образом данные текста будут обрабатываться и представляться. Они определяют тип данных, предобработку текста (токенизацию, преобразование регистра, удаление стоп-слов и т. д.) и другие преобразования, необходимые для представления текста в виде числовых тензоров.

2. Datasets (Наборы данных): TorchText предоставляет классы для загрузки и предобработки текстовых данных. Он позволяет загружать данные из различных форматов, таких как CSV, TSV, JSON и других, а также предоставляет удобный интерфейс для работы с данными.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_3)

3. Iterators (Итераторы): TorchText предоставляет итераторы для эффективного итерирования по данным во время обучения модели. Итераторы позволяют автоматически выполнять пакетирование данных, применять сортировку по длине последовательностей (для работы с паддингом), а также предоставляют другие возможности для управления итерациями по данным.

4. Vocabulary (Словарь): TorchText позволяет автоматически строить словарь (vocabulary) на основе текстовых данных. Словарь содержит уникальные токены, найденные в данных, и их соответствующие числовые индексы. Он используется для преобразования текста в числовые представления, такие как индексы слов.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_169

🔠 Что содержит в себе torchtext ? (Часть_4)

5. Pretrained word embeddings (Предобученные эмбеддинги слов): TorchText предоставляет интеграцию с предобученными эмбеддингами слов, такими как GloVe или Word2Vec. Они могут быть автоматически загружены и использованы для инициализации эмбеддингов слов в моделях.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#PyTorch #NLP #TextProcessing #MachineLearning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_170

🔠 Как устроен torchvision ? (Часть_1)

Torchvision - это пакет, предоставляющий удобные инструменты для работы с компьютерным зрением (computer vision) в фреймворке PyTorch. Он предоставляет набор функций и классов для загрузки, предобработки, аугментации и визуализации изображений и данных в задачах компьютерного зрения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#Torchvision #ComputerVision #ImageProcessing #PyTorch

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_1)

Модельное ансамблирование (Model Ensembling) — это метод машинного обучения, при котором комбинируются прогнозы нескольких моделей, чтобы получить более точное предсказание. Вместо использования отдельной модели, ансамбль моделей использует множество моделей, которые работают вместе для решения задачи.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

https://mobile-review.com/all/articles/analytics/uvolnenie-v-amerikanskom-it-pervyj-kvartal-2023-goda-lozungi-prikryvayushhie-nagotu-industrii/ - вся боль и проблемы американского IT рынка в одной статье, очень емко и по делу.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_2)

Процесс модельного ансамблирования может быть выполнен различными способами. Некоторые из наиболее распространенных методов включают:

1. Усреднение (Averaging): В этом случае прогнозы нескольких моделей усредняются для получения окончательного предсказания. Например, в задачах регрессии прогнозы моделей могут быть просто усреднены, а в задачах классификации можно использовать голосование большинства для определения окончательного предсказания.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_3)

2. Взвешенное усреднение (Weighted Averaging): Здесь каждой модели присваивается определенный вес, и их прогнозы усредняются с использованием этих весов. Веса могут быть определены на основе точности каждой модели на валидационном наборе данных или других критериев.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_4)

3. Бэггинг (Bagging): Бэггинг представляет собой метод, при котором обучающий набор данных разбивается на несколько случайных поднаборов, и на каждом из них обучается отдельная модель. Затем прогнозы моделей усредняются, как в методе усреднения.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience