По имеющимся оценкам, только эксплуатационные затраты на один самосвал достигают 50 тысяч рублей в час. При этом, если простой оказался незапланированным, это увеличивает сумму ещё на 30%. Очевидно, что одно дело, когда самосвал остановили на запланированный ремонт, и совершенно другое — если он груженный рудой внезапно сломался посреди смены где‑нибудь в глубине карьера.

Подготовка данных – это процесс подготовки «сырых» (необработанных) данных для их дальнейшей обработки и анализа.

Предобработка данных включает следующие процедуры:

проверка данных;
очистка данных;
трансформация данных;
трансформация данных;
дополнение;
оптимизация.

Я — серфер. Я катаюсь на волнах Тенерифе и углубленно изучаю мир серфинга.

В целом, хотя дата-сайентистам не обязательно становиться экспертами по Kubernetes, общее представление об этой технологии полезно для эффективного взаимодействия с другими командами, развертывания моделей и приложений.

Я ведущий аналитик направления Big Data Лиги Цифровой Экономики. Я проведу небольшую ознакомительную экскурсию в мир Linux и покажу, что аналитик вполне себе может решать повседневные задачи в этой операционной системе.

Внутри каждой из txt-2-img нейросетей есть модель, обученная на своем датасете. Если модель удачная, то и генерации будут получаться качественными, красивыми, соответствующими запросу. Разумеется, посмотреть, что представляет из себя модель, на каком датасете она обучена, не получится – это коммерческая тайна любого из продуктов, о которых я буду писать ниже.

И всё-таки, попробуем определить, где лучше генерировать изображения, хотя бы по факторам красоты/соответствия запросу.

Будем исходить из того, что в каждом из продуктов, который участвует в наших экспериментах, есть большие или меньшие веса для определённых изображений. То есть она предрасположена выдавать в результатах генераций следы тех изображений, которых или больше в датасете или которые имеют больший вес.

Рассмотрим использование больших языковых моделей на этапе подготовки описания продуктов данных для дальнейшего использования в аналитике.

- Автор ушел в мелкие детали, а лучше бы рассказал качественные отличия различных бустингов. Один лучше там (потому- то), второй- тут (потому- то), третий вот там (по такой- то причине)... А это просто мешок слов из книжки.

- Фишка в том, что тут нет понятия хуже или лучше. Это зависит исключительно от задачи, которую нужно решить. А чтобы выбрать подходящий бустинг, нужно знать как он работает. Если нужен самый быстрый то лучше всего LightGBM, в силу того, что он обсчитывает не весь датасет, а часть. Если много категориальных переменных, то лучше всего CatBoost потому что он под это заточен

В период пандемии ковида и недавней эпидемии гриппа многие из нас прибегали к употреблению большого количества витаминов и микроэлементов, для поддержания иммунитета. Выбор БАДов в аптеках по всей стране весьма широкий и привлекательный, однако совместное их применение очень ограничено. Все дело в белках-переносчиках

Мы реализовали анализатор бинарного кода на основе ML-подходов — Binary SCA. Наш проект совмещает две предметные области — информационную безопасность и ML.

Благодаря активному сообществу разработчиков, практически для любой задачи на Python можно найти готовый и полезный инструмент, который поможет вам в решении самых сложных задач. Надеюсь, вы найдете что-то полезное для себя.