Рубрика «machine learning» - 6

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) — популярный модет в решении задачи интерпретации. Он основан на простой идее — приблизить прогнозы сложного оценщика (например, нейронной сети) простым — обычно линейной/логистической регрессией.

Применить LIME можно из коробки при помощи одноименной библиотеки [lime](https://github.com/marcotcr/lime). Однако, при применении LIME к, в частности, к временным рядам возникают особенности:

  • При интерпретации нужно учесть, что временные ряды — это структурированные последовательности.

  • Читать полностью »

Что важнее: создать продукт, или доставить его до пользователя? Оба этапа необходимы. Сегодня обсудим второй. Как нам построить поисковую e-com систему.

Покажем, что в слово логистика товара входят сложные задачи не только: перевезти наушники из Китая в Америку, но и настройка поисковой выдачи по запросу.

Быстро соберем поисковой MVP-сервис. Дообучим модель E5 на реальных данных от Amazon. Определим метрики качества и сравним BM25, pretrain E5 и fine-tune E5. Так же взглянем глазами с отладочной информациейЧитать полностью »

У каждого наступает момент, когда нужно быстро освежить в памяти огромный пласт информации по всему ML. Причины разные - подготовка к собеседованию, начало преподавания или просто найти вдохновение.

Времени мало, объема много, цели амбициозные - нужно научиться легко и быстро объяснять, но так же не лишая полноты!

Обращу внимание, самый действенный способ разобраться и запомнить - это своими руками поисследовать задачу! Это самое важное, оно происходит в секции с кодом.

Будет здорово получить ваши задачи и в следующих выпусках разобрать!

Читать полностью »

Поговорим об методике дообучения LLM… спортсменке, комсомолке и просто красавице - LoRA, которая если и не снимается в кино, то может сделать фильмы качественней и интереснее для зрителя. Исторические данные проката и состава творческих групп в перспективе позволяют работать с ансамблевыми моделями машинного обучения для прогнозирования сборов и просмотров в кино, и улучшать данные и путем их подбора «гиперпараметров»Читать полностью »

RecSys + DSSM + FPSLoss is all you need - 1

Упрощать и искать похожие детали, очень полезный навык! Предлагаю быстро пробежаться и попробовать найти ту самую серебряную пулю в RecSys !

Введение

Читать полностью »

Автор статьи: Александр Летуновский

Проблематика

Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со временем, однако найти похожий случай в базе знаний или в системе регистрации инцидентов непросто: стандартный поиск по ключевым словам часто неэффективен, а «держать в голове» детали всех инцидентов невозможно.

Читать полностью »

Введение

Сегодня "теорию" NEAT, который появился в далёком 2004-м году, но при этом остается мейнстримом среди нейроэволюционных алгоритмов. Мы разберём классический вариант, так как это основа и все остальные варианты(CoDeepNEAT, HyperNEAT и т.д.) будут намного сложнее в имплементации, то есть шанс применить за разумное время обычному человеку очень мал и понять их без изначального варианта представляется почти невозможным.

NEAT - алгоритм расширяющихся топологий, то есть может развивать не только веса, но и саму структуруЧитать полностью »

MLOps — это набор практик и процессов для управления жизненным циклом ML-моделей: от обучения до продакшна и поддержки. Если копнуть глубже, окажется, что решений куча и выбор неочевиден.

Разберем, почему не всё так просто и как принимать решения о внедрении MLOps инструментов.

MLOps: почему столько инструментов?

В MLOps включают всё, от трекинга экспериментов до CI/CD и инференса. Инструменты множатся и умирают, путаницы становится только больше.

Отмечу несколько особенностей:

JavaScript: структуры данных и алгоритмы. Часть 11 - 1

Привет, друзья!

В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это одиннадцатая часть серии.

Сегодня мы рассмотрим несколько простых, но интересных алгоритмов машинного обучения, а также один весьма любопытный статистический алгоритм.

Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории.

Интересно? Тогда прошу под кат.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js