Рубрика «machine learning» - 66

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №10 (18 — 25 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много интересных материалов для новичков. Присутствует пара интересных видеоматериалов. Есть материалы по теме Data Engineering. Как обычно некоторые количество статей посвящено примерам кода, связанного с анализом данных и машинным обучением. И уже традиционно несколько статей посвящено теме участия в соревнованиях по машинному обучению.

Читать полностью »

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №9 (11 — 18 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много интересных видеоматериалов. Некоторые количество материалов посвящено теме Data Engineering. В данном выпуске достаточно много практических примеров кода на языках программирования R и Python. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения.

Читать полностью »

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №8 (4 — 11 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много практических примеров кода на языках программирования R и Python. Также в данном обзоре есть достаточно много статей, которые будут интересны новичкам. Несколько статей посвящено онлайн-курсам. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения

Читать полностью »

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №7 (28 июля — 4 августа 2014)
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном обзоре есть несколько статей, которые будут интересны новичкам. Есть несколько любопытных видеолекций по тематике Data Science. В текущем выпуске как обычно много статей по машинному обучению и анализу данных с примерами кода на языка программирования R и Python. В обзоре также могут заинтересовать несколько обзоров книг по теме анализа данных.

Читать полностью »

В очередном выпуске обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения некоторое количество статей посвящено практическому применению различных видов регрессии. Есть интересная серия статей о применении машинного обучения в трейдинге. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения (в том числе нейронным сетям). Есть несколько любопытных видеолекций, а также много статей про практическое применение языка R при анализе данных и машинном обучении.
Читать полностью »

Представляю очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения (в том числе Deep Learning). Как всегда есть материалы по алгоритмам машинного обучения. Несколько практических статей по популярному пакету для машинного обучения Scikit-Learn для Python. Есть статьи, посвященные практическому применению языка R. Некоторое количество материалов посвящено теме Data Engineering. Присутствуют интересные статьи про популярные проекты 'Google Brain' и 'Project Adam'.
Читать полностью »

Пишем простую систему рекомендаций на примере Хабра
Сегодня мы поговорим о рекомендательных системах, а точнее о самой простой форме коллаборативной фильтрации. В программе передач: что такое рекомендательная система, на чем основана, каков математический аппарат и как её можно воплотить в код. В качестве бонуса предоставим результаты в виде простого сервиса.

  1. Что такое рекомендательная система
  2. Интуиция
  3. Теория
  4. Реализация: код и данные
  5. Сервис Хабра-рекомендаций
  6. Хабра-аналитика

Читать полностью »

Когда пользуешься сложными алгоритмами для решения задач компьютерного зрения — нужно знать основы. Не знание основ приводит к глупейшим ошибкам к тому, что система выдаёт неверифицируемый результат. Используешь OpenCV, а потом гадаешь: «может если сделать всё специально под мою задачу ручками было бы сильно лучше?». Зачастую заказчик ставит условие «сторонних библиотек использовать нельзя», или когда работа идёт для какого-нибудь микроконтроллера — всё нужно прогать с нуля. Вот тут и приходит облом: в обозримые сроки реально что-то сделать, только зная как работают основы. При этом чтения статей зачастую не хватает. Прочитать статью про распознавание номеров и попробовать самому такое сделать — огромная пропасть. Поэтому лично я стараюсь периодически писать какие-нибудь простенькие программки, включающие в себя максимум новых и неизвестных для меня алгоритмов + тренирующих старые воспоминания. Рассказ — про один из таких примеров, который я написал за пару вечеров. Как мне показалось, вполне симпатичный набор алгоритмов и методов, позволяющий достичь простенького оценочного результата, которого я ни разу не видел.
Что нам стоит сеть построить
Сидя вечером и страдая от того, что нужно сделать что-то полезное, но не хочется, я наткнулся на очередную статью по нейросетям и загорелся. Нужно сделать наконец таки свою нейросеть. Идея банальная: все любят нейросети, примеров с открытым кодом масса. Мне иногда приходилось пользоваться и LeNet и сетями из OpenCV. Но меня всегда настораживало, что их характеристики и механику я знаю только по бумажкам. А между знанием «нейросети обучаются методом обратного распространения» и пониманием того, как это сделать пролегает огромная пропасть. И тогда я решился. Пришло время, чтобы 1-2 вечера посидеть и сделать всё своими руками, разобраться и понять.
Читать полностью »

Прошлый выпуск обзора был полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению будет содержать ссылки на свежие материалы по тематике. В данном выпуске некоторое количество материалов посвящено важной теме визуализации данных. Есть несколько статей, которые описывают небольшие практические примеры анализа данных. Как обычно много статей посвящено алгоритмам машинного обучения, в том числе несколько статей посвящены популярным алгоритмам машинного обучения Deep Learning и Random Forest. Также есть несколько ссылок на интересные видеоматериалы.
Читать полностью »

Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. В прошлом выпуске был представлен список онлайн-курсов, стартующих в ближайшее время. В данном выпуске я постарался собрать наиболее интересные онлайн-курсы по теме анализа данных. Стоит отметить, что некоторые курсы уже закончились, но у большинства таких курсов можно посмотреть архив всех учебных материалов.
Начинается обзор с набора курсов от Johns Hopkins University на Coursera, которые объединены в одной специализации «Data Science Specialization», поэтому имеет смысл рассмотреть их отдельно от остальных курсов. Это 9 официальных курсов специализации и два дополнительных Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 и 2, которые официально не входят в специализацию. Важно отметить, что весь набор данных курсов регулярно начинается заново и в общем-то можно достаточно гибко построить свой график продвижения по специализации. Большинство курсов длятся 4 недели. Язык R является основным языком программирования в данном наборе курсов. Далее идет список курсов из специализации Data Science от Johns Hopkins University:Читать полностью »


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