DATApedia | Data science

Разметка данных в машинном обучении: процесс, разновидности и рекомендации

Источник

Разметка данных в машинном обучении: процесс, разновидности и рекомендации

Когда люди слышат про искусственный интеллект, глубокое обучение и машинное обучение , многие представляют роботов из фильмов, интеллект которых сравним или даже превосходит интеллект человека. Другие...

👍5

2.33K views07:00

DATApedia | Data science

Разбор тестового задания в Тиньков [SQL]

Источник

Хабр

Разбор тестового задания в Тиньков [SQL]

Введение Недавно нам прилетело большое тестовое задание от Тиньков-Банка на должность аналитика данных. Там очень много задач, но сегодня мы разберем несколько — остановимся на мелочах и обратим...

🥰2

2.83K views07:00

DATApedia | Data science

Полезная статья на Хабр о промышленном мониторинге качества данных в Feature Store

В ней аналитик финтеха Big Data из МТС рассказал о построении автоматизированного контроля за качеством данных в их Feature Store, позволяющем не допустить принятия бизнес-решений на искаженных или ненадежных данных.

О том, что такое Feature Store, почему в нем возникла потребность и какое место занимает промышленный мониторинг качества данных, читать здесь.

Хабр

Промышленный мониторинг качества данных в Feature Store. Предпосылки и реализация

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Лямзин, я работаю аналитиком в финтех направлении Big Data МТС. Мы с коллегами разрабатываем предиктивные модели на данных крупнейшего телеком-оператора и сегодня я...

👍7

2.77K views10:17

DATApedia | Data science

👍29😁4

2.3K views07:00

DATApedia | Data science

Как добиться от моделей глубокого обучения большей генерализации?

Источник

Telegraph

Как добиться от моделей глубокого обучения большей генерализации?

Вы можете использовать IRM практически в любой базовой модельной структуре. Однако эта система наиболее эффективна, когда ее применяют к моделям черного ящика, оперирующим большим количеством данных (нейронные сети и их многочисленные разновидности). Давайте…

2.29K views08:00

DATApedia | Data science

🤖 Машинное обучение для начинающих: основные понятия, задачи и сфера применения

Источник

Библиотека программиста

🤖 Машинное обучение для начинающих: основные понятия, задачи и сфера применения

Читайте в нашем обзоре детальное описание основных принципов, понятий и разновидностей машинного обучения.

👍7

2.66K views08:00

DATApedia | Data science

😁32👍4

4.72K views10:00

DATApedia | Data science

Feature Engineering или стероиды для ML моделей

Источник

Хабр

Feature Engineering или стероиды для ML моделей

Привет, чемпион! Часто при построении ML моделей мало просто взять сильную модель. Оказывается, иногда грамотная предобработка данных существенно важнее. Сегодня речь пойдёт про feature engineering ....

👍9

2.39K views12:20

DATApedia | Data science

Переход от Платформы работы с данными к Платформе конфиденциальных вычислений

Источник

Хабр

Переход от Платформы работы с данными к Платформе конфиденциальных вычислений

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, в компании oneFactor я являюсь руководителем платформенных продуктов, и одна из моих задач — это развитие платформы конфиденциальных вычислений. Именно о них мы и...

👍1

2.35K views08:00

DATApedia | Data science

Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения

Источник

Telegraph

Ускорение семантической сегментации при помощи машинного обучения

Зачем создавать процесс разметки данных на основе ML? Быстрое создание высококачественной разметки данных — сложная задача. Парсинг и правильное аннотирование изображений и видео, обычно используемых в сфере беспилотного транспорта или робототехники, могут…

2.32K views13:05

DATApedia | Data science

Forwarded from SQLpedia | Базы данных

🔥7😢2👍1

2.05K views06:59

DATApedia | Data science

Связь GreenPlum и PostgreSQL

Источник

Telegraph

Связь GreenPlum и PostgreSQL

5.32K views17:17

DATApedia | Data science

🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText

Источник

Библиотека программиста

🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText

Рассматриваем практическое применение supervised NLP модели fastText для обнаружения сарказма в новостных заголовках.

2.12K views05:47

DATApedia | Data science

От перцептронов до AlexNet и OpenAI. Эволюция и проблемы ML

Интересная статья от Yandex Research, в которой исследователи разбирают историю обучаемых алгоритмов, объясняют проблему «черного ящика» и рассказывают, как улучшают интерпретируемость работы ML-моделей.

О том, что уже известно о «внутренностях» ИИ и почему работу нейросетей нельзя измерять только их эффективностью, читайте по ссылке.

nplus1.ru

Внимание, черный ящик

Как и зачем исследовать логику нейросетей

👍6

2.26K views09:00

DATApedia | Data science

🤖 Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса (Random Forest)

Источник

Библиотека программиста

🤖 Машинное обучение для начинающих: алгоритм случайного леса (Random Forest)

В отличие от большинства используемых в машинном обучении методов, алгоритм случайного леса не требует сложной теории. В небольшом обзоре рассказываем про его особенности и возможности применения.

😱4

2.35K views10:00