Рубрика «open data science» - 4

в 11:09, , рубрики: data mining, deep learning, keras, machine learning, neural network, ods, open data science, python, TensorFlow, theano, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Привет! Мы уже говорили про Theano и Tensorflow (а также много про что еще), а сегодня сегодня пришло время поговорить про Keras.
Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много воды, и Keras стал сначала поддерживать Tensorflow, а потом и вовсе стал его частью. Впрочем, наш рассказ будет посвящен не сложной судьбе этого фреймворка, а его возможностям. Если вам интересно, добро пожаловать под кат.

image

Читать полностью »

в 11:02, , рубрики: data mining, machine learning, mlcourse_open, ods, open data science, python, sgd, vowpal wabbit, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение

Всем привет!

Открытый курс машинного обучения. Тема 8. Обучение на гигабайтах с Vowpal Wabbit - 1

Вот мы постепенно и дошли до продвинутых методов машинного обучения, сегодня обсудим, как вообще подступиться к обучению модели, если данных гигабайты и десятки гигабайт. Обсудим приемы, позволяющие это делать: стохастический градиентный спуск (SGD) и хэширование признаков, посмотрим на примеры применения библиотеки Vowpal Wabbit. Домашнее задание будет как на реализацию SGD-алгоритмов, так и на обучение классификатора вопросов на StackOverflow по выборке в 10 Гб.

Поехали!

Читать полностью »

в 11:37, , рубрики: deep learning, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, TensorFlow, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Здравствуй!

Библиотека глубокого обучения Tensorflow - 1

Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.

Читать полностью »

в 11:01, , рубрики: clusterization, data mining, k-means, machine learning, mlcourse_open, ods, open data science, PCA, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение

Привет всем! Приглашаем изучить седьмую тему нашего открытого курса машинного обучения!

Открытый курс машинного обучения. Тема 7. Обучение без учителя: PCA и кластеризация - 1 Данное занятие мы посвятим методам обучения без учителя (unsupervised learning), в частности методу главных компонент (PCA — principal component analysis) и кластеризации. Вы узнаете, зачем снижать размерность в данных, как это делать и какие есть способы группирования схожих наблюдений в данных.Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: deep learning, image segmentation, kaggle, machine learning, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений
Kaggle: Британские спутниковые снимки. Как мы взяли третье место - 1

Сразу оговорюсь, что данный текст — это не сухая выжимка основных идей с красивыми графиками и обилием технических терминов (такой текст называется научной статьей и я его обязательно напишу, но потом, когда нам заплатят призовые $20000, а то, не дай бог, начнутся разговоры про лицензию, авторские права и прочее). К моему сожалению, пока устаканиваются все детали, мы не можем поделиться кодом, который написали под эту задачу, так как хотим получить деньги. Как всё утрясётся — обязательно займемся этим вопросом.

Так вот, данный текст — это скорее байки по мотивам, в которых, с одной стороны, всё — правда, а с другой, обилие лирических отступлений и прочей отсебятины не позволяет рассматривать его как что-то наукоемкое, а скорее просто как полезное и увлекательное чтиво, цель которого показать, как может происходить процесс работы над задачами в дисциплине соревновательного машинного обучения. Кроме того, в тексте достаточно много лексикона, который специфичен для Kaggle и что-то я буду по ходу объяснять, а что-то оставлю так, например, вопрос про гусей раскрыт не будет.
Читать полностью »

в 11:23, , рубрики: a/b testing, bandit, bayes, bayesian, bayesian reasoning, kittens, machine learning, multi-armed bandit, ods, open data science, python, sampling, testing, thompson, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, Тестирование веб-сервисов

Байесовские многорукие бандиты против A-B тестов - 1 Здравствуйте, коллеги. Рассмотрим обычный онлайн-эксперимент в некоторой компании «Усы и когти». У неё есть веб-сайт, на котором есть красная кнопка в форме прямоугольника с закругленными краями. Если пользователь нажимает на эту кнопку, то где-то в мире мурлычет от радости один котенок. Задача компании — максимизация мурлыкания. Также есть отдел маркетинга, который усердно исследует формы кнопок и то, как они влияют на конверсию показов в клико-мурлыкания. Потратив почти весь бюджет компании на уникальные исследования, отдел маркетинга разделился на четыре противоборствующие группировоки. У каждой группировки есть своя гениальная идея того, как должна выглядеть кнопка. В целом никто не против формы кнопки, но красный цвет раздражает всех маркетологов, и в итоге было предложено четыре альтернативных варианта. На самом деле, даже не так важно, какие именно это варианты, нас интересует тот вариант, который максимизирует мурлыкания. Маркетинг предлагает провести A/B/n-тест, но мы не согласны: и так на эти сомнительные исследования спущено денег немерено. Попробуем осчастливить как можно больше котят и сэкономить на трафике. Для оптимизации трафика, пущенного на тесты, мы будем использовать шайку многоруких байесовских бандитов (bayesian multi-armed bandits). Вперед.

Читать полностью »

в 11:07, , рубрики: data mining, feature engineering, feature extraction, machine learning, mlcourse_open, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение

Сообщество Open Data Science приветствует участников курса!

В рамках курса мы уже познакомились с несколькими ключевыми алгоритмами машинного обучения. Однако перед тем как переходить к более навороченным алгоритмам и подходам, хочется сделать шаг в сторону и поговорить о подготовке данных для обучения модели. Известный принцип garbage in – garbage out на 100% применим к любой задаче машинного обучения; любой опытный аналитик может вспомнить примеры из практики, когда простая модель, обученная на качественно подготовленных данных, показала себя лучше хитроумного ансамбля, построенного на недостаточно чистых данных.

Открытый курс машинного обучения. Тема 6. Построение и отбор признаков - 1

Читать полностью »

в 11:28, , рубрики: bagging, boosting, forest, mlcourse_open, ods, open data science, python, random forest, tree, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Привет всем, кто дожил до пятой темы нашего курса!

Курс собрал уже более 1000 участников, из них первые 3 домашних задания сделали 520, 450 и 360 человек соответственно. Открытый курс машинного обучения. Тема 5. Композиции: бэггинг, случайный лес - 1 Около 200 участников пока идут с максимальным баллом. Отток намного ниже, чем в MOOC-ах, даже несмотря на большой объем наших статей.

Данное занятие мы посвятим простым методам композиции: бэггингу и случайному лесу. Вы узнаете, как можно получить распределение среднего по генеральной совокупности, если у нас есть информация только о небольшой ее части; посмотрим, как с помощью композиции алгоритмов уменьшить дисперсию, и таким образом улучшим точность модели; разберём, что такое случайный лес, какие его параметры нужно «подкручивать» и как найти самый важный признак. Сконцентрируемся на практике, добавив «щепотку» математики.

Список статей серии

  1. Первичный анализ данных с Pandas
  2. Визуальный анализ данных c Python
  3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
  4. Линейные модели классификации и регрессии
  5. Композиции: бэггинг, случайный лес
  6. Обучение без учителя: PCA, кластеризация, поиск аномалий
  7. Искусство построения и отбора признаков. Приложения в задачах обработки текста, изображений и гео-данных

Читать полностью »

в 13:01, , рубрики: data science, deep learning, gpu, machine learning, neural networks, ods, open data science, python, theano, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение

Привет!

Библиотеки для глубокого обучения Theano-Lasagne - 1

Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.

Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.

Читать полностью »

в 13:01, , рубрики: bayes, data science, lasso, linear regression, machine learning, matplotlib, ods, open data science, python, ridge, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, метки: ,

Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии - 1 Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. (пс: на фотографии вы можете наблюдать заседание ложи в одном из тайных храмов в Москве).

Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.

Читать полностью »

1...234
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js