#ИсторияАдмина
А что, собственно говоря, происходит у админа в ВУЗе? Из интересного сейчас реализую бота в ВК, который детектирует объекты на фото.
На самом деле, достаточно интересный предмет. Ну скажите, когда б я еще
- Пилил бота
- Пихал в него логгирование
- Писал к нему тесты
- Рисовал граф бота и строил граф пользовательских запросов
- Деплоил все это
И тд и тп, так что неплохо
В целом, в этом и вижу пользу уника - расширение кругозора. Пускай ВУЗ не даст мне хороших МЛ-скилов, зато даст вычмаш, сисадмин- и бэкенд- навыки, ну и матеша, куда без неё 😎
А что, собственно говоря, происходит у админа в ВУЗе? Из интересного сейчас реализую бота в ВК, который детектирует объекты на фото.
На самом деле, достаточно интересный предмет. Ну скажите, когда б я еще
- Пилил бота
- Пихал в него логгирование
- Писал к нему тесты
- Рисовал граф бота и строил граф пользовательских запросов
- Деплоил все это
И тд и тп, так что неплохо
В целом, в этом и вижу пользу уника - расширение кругозора. Пускай ВУЗ не даст мне хороших МЛ-скилов, зато даст вычмаш, сисадмин- и бэкенд- навыки, ну и матеша, куда без неё 😎
👍9😁1
Предлагаю в такую мерзкую погоду немного отвлечься)
Желательно в рамках приличия, т.к. хочу транслировать в комменты
t.me/questianonbot?start=1397630247
Желательно в рамках приличия, т.к. хочу транслировать в комменты
t.me/questianonbot?start=1397630247
Telegram
Анонимные вопросы
Напиши мне анонимный вопрос!
👍2😱1
🏆 Барабанная дробь... Объявляем финалистов трека «Искусственный интеллект» в этом сезоне
Задача «Нормализация адреса»
🏅 Лига начинающих
1 - Команда «Ильдар Бикмаматов»
2 - Pop().Usk
3 - ML reference
🏅 Лига продвинутых
1 - mr MISISter
2 - Polevoi_AI_MISIS
3 - BigBallЗабираем топ1 RuCode 7.0 (Mr MISISter), официально 😎😎😎
🔥18👍1🎉1
#ИсторияАдмина
Почему машин лернинг это не просто
и почему надо анализировать данные, особенно, в соревновательном DataScience?
Да, зачастую, если фичи (данные) не представляют собой какие-то физические величины или временные ряды, они могут не иметь никакой зависимости между собой и быть распределены черти как.
Но взглянуть хотя бы на pairplot (график зависимости одной фичи от другой попарно для всех фичей) однозначно стоит, особенно, если признаков не пипец много.
И вот здесь, шикарный пример - первая задача рукода. Описана она очень высокоуровнево, но, по замыслу, там зашита интересная физико-геометрическая задачка. На графиках построены попарные зависимости некоторых фичей и, о да, они (см. графики где красные точки) образуют какую-то функцию, которую градиентный бустинг, при всей моей любви к нему, нормально не поймает.
Что можно сделать? Ну, как минимум, сгенерировать новую фичу, которая бы объединяла в себе эти две фичи. Например, перейти в полярные координаты и получить две новые фичи: аргумент полярной координаты (угол наклона вектора, проведенного от точки (0, 0) до заданной точки, к оси икс) и длина вектора.
В результате, сразу увеличиваем метрику на лидерборде почти на 5%.
Анализируйте данные 💅
Почему машин лернинг это не просто
from catboost import CatBoostRegressor
model = CatBoostRegressor()
model.fit().predict()и почему надо анализировать данные, особенно, в соревновательном DataScience?
Да, зачастую, если фичи (данные) не представляют собой какие-то физические величины или временные ряды, они могут не иметь никакой зависимости между собой и быть распределены черти как.
Но взглянуть хотя бы на pairplot (график зависимости одной фичи от другой попарно для всех фичей) однозначно стоит, особенно, если признаков не пипец много.
И вот здесь, шикарный пример - первая задача рукода. Описана она очень высокоуровнево, но, по замыслу, там зашита интересная физико-геометрическая задачка. На графиках построены попарные зависимости некоторых фичей и, о да, они (см. графики где красные точки) образуют какую-то функцию, которую градиентный бустинг, при всей моей любви к нему, нормально не поймает.
Что можно сделать? Ну, как минимум, сгенерировать новую фичу, которая бы объединяла в себе эти две фичи. Например, перейти в полярные координаты и получить две новые фичи: аргумент полярной координаты (угол наклона вектора, проведенного от точки (0, 0) до заданной точки, к оси икс) и длина вектора.
В результате, сразу увеличиваем метрику на лидерборде почти на 5%.
Анализируйте данные 💅
❤6🤯5👎1🔥1
Побеждаем в Фонде Смелых Идей Mars. В рамках конкурса разработали лучшее диджитал решение для экосистемы
🥳🥳🥳
🥳🥳🥳
❤16👍1🎉1
Друзья, за последнее время нас стало значительно больше, поэтому я решил провести небольшую перекличку.
Большая просьба голосовать по максимуму, т.к. от этого будет зависеть контент 💆♂️
Большая просьба голосовать по максимуму, т.к. от этого будет зависеть контент 💆♂️
Final Results
60%
Я ML/DS/AI
32%
Я прогаю, но не МЛ
8%
Я гумманитарий
Дорогие подписчики. Завтра защита Рукода. Сижу пишу четвертую историю админа :)
Вобщем, к чему это я. Нас 99 человек... До рубежа остался 1 боец. Сможем до завтра? 🥺
Вобщем, к чему это я. Нас 99 человек... До рубежа остался 1 боец. Сможем до завтра? 🥺
👍8
💩5
#ИсторияАдмина
Любишь МЛ, люби и алгосы вывозить. Грустно, конечно, но это факт.
И нет, я сейчас не про собесы. Да, на них часто спрашивают за алгосы, но этот пост про другое.
Построить оптимальный маршрут автомобиля/автобуса/танкера/поезда - да чего угодно. Кто-то побежит обучать графовую нейронку или кетбуст, а кто-то вспомнит про алгоритмы кратчайших путей в графе (дейкстра).
Нормализовать входящий адрес (город Москва улиц. Одуванчиковая 6 -> г. Москва, ул. Одуванчиковая д. 6). Кто-то пойдет обучать ЛЛМ, а кто-то вспомнит про Бор или Корасика и бахнет автомат.
Часто бывает так, что решают алгосы, а не МЛ, поэтому важно смотреть на задачу с разных сторон.
Так было залутано первое место на Рукоде 😎
Наше решение можно посмотреть тут 👇
https://github.com/Kasuich/rucode-final-solution-c/tree/main
Любишь МЛ, люби и алгосы вывозить. Грустно, конечно, но это факт.
И нет, я сейчас не про собесы. Да, на них часто спрашивают за алгосы, но этот пост про другое.
Построить оптимальный маршрут автомобиля/автобуса/танкера/поезда - да чего угодно. Кто-то побежит обучать графовую нейронку или кетбуст, а кто-то вспомнит про алгоритмы кратчайших путей в графе (дейкстра).
Нормализовать входящий адрес (город Москва улиц. Одуванчиковая 6 -> г. Москва, ул. Одуванчиковая д. 6). Кто-то пойдет обучать ЛЛМ, а кто-то вспомнит про Бор или Корасика и бахнет автомат.
Часто бывает так, что решают алгосы, а не МЛ, поэтому важно смотреть на задачу с разных сторон.
Так было залутано первое место на Рукоде 😎
Наше решение можно посмотреть тут 👇
https://github.com/Kasuich/rucode-final-solution-c/tree/main
GitHub
GitHub - Kasuich/rucode-final-solution-c
Contribute to Kasuich/rucode-final-solution-c development by creating an account on GitHub.
🔥9❤1👍1👎1
❤1💩1
Друзья, сегодня должен был выйти первый пост рубрики #Ботаем, но что-то пошло не по плану...
1лайк = +1хп админу ♥️
1лайк = +1хп админу ♥️
❤23