Как двухмесячная школа помогла изменить место работы: отзывы о Big Data School

По одиночке никому из нас не под силу проверить каждую настройку гиперпараметра. Поэтому если у вас получился даже лучший результат, чем был достигнут на наших лекциях, пожалуйста, опубликуйте эти настройки на форуме. Теперь остановимся на некоторых трудностях при решении данной задачи.

Вероятно, вы понимаете нормализацию как вычитание текущего значения величины от её среднего значения и последующее деление на стандартное отклонение. Но поскольку у нас в качестве данных значения пикселей, принимающие строго положительное значение, нам достаточно поделить их на максимальное значение. Причина, по которой мы хотим преобразовать данные в столь малый диапазон, заключается в том, что именно в нём функции, использующиеся в нейронных сетях, являются наиболее динамичными. Так, если вы взглянете на графики функций гиперболического тангенса или сигмоиды, то увидите, что самый крутой наклон находится в районе между -1 и +1. При этом за пределами этого диапазона наклон весьма пологий, поэтому работать вне его малоинтересно.

Есть система рейтинга, на основе которой участники делятся на два дивизиона. Таким образом, профи не соревнуются с новичками напрямую. Все задачи можно сдать и проверить даже после соревнований. Кроме «раундов» доступны и «тренировки» — задачи с прошедших соревнований публикуются в режиме дорешивания. Сейчас я работаю над проектом, который связан с анализом информации в интернете во времени.

Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням

Необходимо было найти/придумать и рассчитать такие параметры из этих сигналов, которые бы отличались для этих двух классов сигналов. Затем использовались методы машинного обучения для классификации. Потрясающий курс, “must have” для тех у кого есть сложные вакансии.

• В прошлом году я выиграл с командой нестандартный конкурс на Kaggle — с абстрактной задачей, без конкретных цифр.
• Разумеется, и тем, и другим без программирования никак не обойтись, но задачи все-таки у них немного отличаются.
• Machine Learning инженеры, в свою очередь, занимаются построением моделей на основе полученных данных.
• Для каждого из семи чувств мы выбираем все входные данные, соответствующие этому чувству, и находим номер соответствующих входных данных.
• А также советую заранее установить на Jupyter Notebook или посмотреть, как использовать google colab.

Другими словами, понимание означает формирование прогностической модели мира и использование ее для получения того, что вы хотите. DL — интеллектуальная система, которая использует методы науки о данных не просто для принятия решений по заданному алгоритму, а прежде всего — для улучшения созданного человеком алгоритма принятия решения. Сначала нам не хватало проджект-менеджеров, продакт-менеджеров и «решателей проблем» — людей, которые могут получать неструктурированную информацию и превращать её в осязаемые задачи для инженеров.

Проекты

После первых публикаций у нас начало появляться больше таких людей. Появилась другая проблема — не хватало медицинских экспертов, чтобы улучшать наше понимание того, с чем мы работаем. В задаче про вакцину обсуждаются адаптогены, типы протеинов — ML-инженеры в этом не разбираются, их нужно направлять. Эту проблему тоже решили, теперь работаем над эффективностью взаимодействия инженеров и медиков. Звучит круто — полтысячи технических специалистов, но это очень сложно эффективно развивать. Тут очень быстро происходит рост человека внутри проекта — вчера человек что-то делал, сегодня он уже объясняет другим, как это делать, а завтра будет менеджить людей, которые менеджат людей, которые что-то делают.

По прогнозам International Data Corporation, к 2021 году расходы на AI- и ML-индустрию составят $57,6 млрд, тогда как в 2017 году равнялись $12 млрд. Структурированный курс, который даст базовые практические знания по Data Science и Machine Learning. AI — это, все-таки, итерационная система, поэтому двигаться надо итерационно, и путь получается циклическим.

Если оставаться в разделе недвижимости, то я совершенно точно знаю, что, например Cian, вычисляет срок т.н. Экспозиции квартиры (т.е. как долго вы будете искать покупателя). Правда, я подозреваю, что он определяет не реальную цену, а цену, за которую то или иное авто обычно выставляют на продажу. Но, я думаю, все уже догадались – в чем здесь “секрет”.

В ООН пояснили, чому big data – ключовий тренд у статистиці

Многие кухонные разговоры на работе были посвящены подходам к изучению Data Science, и мне было интересно сравнивать мнение коллег и студентов. В Украине это направление сейчас очень активно набирает обороты. В принципе, как и во всем мире, но, как всегда, с некоторым запаздыванием. Уже есть довольно большое сообщество и открываются вакансии в различных компаниях. В университетах появляются специальности, полностью посвященные Data Science и машинному обучению (например, вКПИ иУКУ). При поддержке образовательного проекта DataminDS был организован Ukrainian Data Science Сlub.

После того как начал понимать про продукт больше, чем типичные менеджеры, решил создавать свои продукты. Искал инвестиции, переехал в Киев, участвовал в стартап-акселераторах. Искал в Штатах инвесторов для одного из проектов и познакомился с американцами, с которыми потом соосновал свою венчурную студию. Данные отображены в формате CSV, причём первый столбец означает платформа Kaggle для новичка метку, второй – пространственно разделённые пиксели в изображении, а третий – принадлежат ли данные к учебному или проверочному набору. Последний столбец мы проигнорируем, поскольку сами случайным образом поделим данные на учебный и проверочный наборы. Project Euler — сборник 500 задач, которые невозможно решить без знаний математических и геометрических алгоритмов.

Чому варто використовувати Small Data разом із Big Data

С моей точки зрения инструменты второстепенны — они меняются, создаются новые. В первую очередь он должен обладать аналитическими способностями. Делать предположения и проверять их, используя факты (данные). Такой специалист должен уметь строить модели исследуемого объекта и затем пытаться их улучшить или искать альтернативные модели. Они лучше знают где они зарабатывают и чего хотят их клиенты. Такие компании более эффективны и быстрее адаптируются к изменениям рынка.

FormCodeGenerator Программная доработка форм. Часть 2 (Режим работы “Режим сравнения форм”) на примере ERP 2.5

Имея базовое понимание принципов машинного обучения и знание Python, можно приступить к изучению Deep Learning. Это один из разделов машинного обучения, в основе которого лежит использование нейронных сетей. Тут я рекомендую к изучению курс Deep Learning Specialization. Python сам по себе очень простой язык, в нем реализовано множество библиотек для обработки и анализа данных. Популярные ранее R и Matlab сегодня встречается все реже и реже, поэтому, если вы только начинаете осваивать Data Science, сосредоточьтесь наизучении Python. Например, чтобы загрузить данные, распарсить, синтезировать новые признаки или воплотить в жизнь любую другую вашу идею.

Подходит для перевода уже доработанных форм с интерактивной доработки на программную. Данный режим работы обработки снизит https://deveducation.com/ издержки при дальнейших обновлениях конфигураций. Мы видим, что на 730 исходных строк получено 703 листа в дереве решений.

Сбор данных Python: Numpy, Pandas, Matplotlib.pyplot

В киевском офисе Verbit.ai, который сейчас в поиске ML-инженеров, с кандидатом общаются на 4 этапах. Data Engineers, чья основная задача – подготовка баз данных (включая сведение разрозненных источников данных в одну базу и унификация форматов). Оптимальное решение — это не значит, выдать 100% результата. Даже на самых отлаженных данных может быть 99%, а 100 — нет. Понимание как предметной области, так и основ Machine Learning. Чтобы создать успешный продукт, нужно глубоко понимать всю область.

Топ-менеджер Amazon Web Services пояснив, як Big Data прискорює перехід на хмарні технології

СЕО Екатерина Осадчук и команда Indigo Tech Recruiters провели второй ежегодный обзор заработных плат для C-level в IT. СЕО Екатерина Осадчук и команда INDIGO Tech Recruiters провели второй ежегодный обзор заработных плат для C-level в IT. Екатерина Осадчук, СЕО рекрутингового агентства INDIGO Tech Recruiters уже дала несколько советов тем, кто ищет работу в разгар пандемии, на образовательном портале LAB.. Ранее мы выпустили обзор заработных плат C-Level сотрудников.

И если большие IT-компании задают такой тренд, и внедряют во все свои проекты машинное обучение, то и остальные должны двигаться в том же направлении. Тенденция такова, что скоро все в той или иной мере будут использовать DS и ML просто потому, что без этого бизнес станет неконкурентоспособным. Библиотека sklearn — это такая крутая библиотека, которая позволяет нам проводить полную работу в Data Science. Она содержит большое количество интересных моделей машинного обучения, а также позволяет нам заняться подготовкой данных.

Второе заблуждение — считать DS «волшебной таблеткой», способной решить все проблемы. Действительно, когда менеджер или business owner добавляет к знанию доменной области понимание Data Science, то компания получает конкурентное преимущество и способность ускориться. Так что, хотя DS и не «волшебная пыль», зато вполне может быть топливом, благодаря которому, компания быстро пойдет вперед.