Поиск лучшего языка программирования для науки о данных
Язык программирования - это практически основа науки о данных, и в связи с развитием современных технологий у нас есть много доступных языков. Но вопрос в том, какой из них больше всего подходит для специалиста по данным. В настоящее время группа языков программирования, которые используют специалисты по данным, - это Python, Julia и R. Все эти языки имеют свои уникальные особенности, а также области знаний. Например, экосистема Python загружена библиотеками, инструментами и приложениями, которые делают работу по научным вычислениям и анализу данных быстрой и удобной, но Джулия стремится дать ученым и аналитикам данных не только быструю и удобную разработку, но и невероятную скорость выполнения. С другой стороны, язык R, как никакой другой, увеличивает скорость статистических вычислений.
Преимущества Python
Выпущенный в 1991 году Python - это язык программирования, который используется для веб-разработки, разработки программного обеспечения, математики и систематического написания сценариев. В Python доступ к первому элементу массива осуществляется с помощью нуля, например string [0] в Python для первого символа в строке. Это помогает в использовании более широкой аудиторией с укоренившимися навыками программирования. У Python более быстрый запуск, что позволяет ему опережать Джулию и Р. Помимо улучшений интерпретатора Python (включая улучшения многоядерной и параллельной обработки), Python стало легче ускорять. Проект mypyc переводит Python с аннотациями типов на родной C, гораздо менее громоздко, чем Cython.
Преимущества Julia
Julia, впервые появившаяся в 2012 году, представляет собой высокоуровневый высокопроизводительный динамический язык программирования. Хотя это язык общего назначения и может использоваться для написания любых приложений, многие из его функций хорошо подходят для численного анализа и вычислений. JIT-компиляция и объявления типов Джулии означают, что она может на порядки превзойти «чистый» неоптимизированный Python. Python можно сделать быстрее с помощью внешних библиотек, сторонних JIT-компиляторов (PyPy) и оптимизации с помощью таких инструментов, как Cython, но Julia спроектирована так, чтобы быть быстрее сразу. Основная целевая аудитория Джулии - пользователи языков и сред для научных вычислений, таких как Matlab, R, Mathematica и Octave. Синтаксис Джулии для математических операций больше похож на способ написания математических формул за пределами компьютерного мира, что упрощает понимание непрограммистами. Flux - это библиотека машинного обучения для Джулии, в которой есть множество существующих шаблонов моделей для распространенных случаев использования. Поскольку он полностью написан на Julia, он может быть изменен по мере необходимости пользователем, и он использует встроенную JIT-компиляцию Julia для оптимизации проектов изнутри.
Преимущества R
Впервые выпущенный в 1993 году, R - это язык программирования и бесплатная программная среда для статистических вычислений и графики, поддерживаемая R Core Team и R Foundation for Statistical Computing. Язык R широко используется статистиками и специалистами по добыче данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. R доступен по лицензии с открытым исходным кодом, что означает, что любой может загрузить и изменить код. Эту свободу часто называют «свободой слова». R также доступен бесплатно. Кто угодно может получить доступ к исходному коду, изменить его и улучшить. В результате многие отличные программисты внесли улучшения и исправления в код R. По этой причине R очень стабилен и надежен. R выполняет широкий спектр функций, таких как обработка данных, статистическое моделирование и графика. Одно действительно большое преимущество R, однако это его расширяемость. Разработчики могут легко писать свое программное обеспечение и распространять его в виде дополнительных пакетов.

6 классных библиотек Python для машинного обучения Python - неотъемлемая часть машинного обучения, а библиотеки упрощают нашу жизнь. Недавно я наткнулся на 6 замечательных библиотек, работая над своими проектами машинного обучения. Они помогли мне сэкономить много времени, и я собираюсь обсудить их в этом блоге.
https://clck.ru/WKVwE

Руководство по нейронным сетям для новичков (Часть-1) Это первая из трех статей в серии, в которой объясняются некоторые из основных теорий, которые вы должны знать при реализации нейронной сети. В следующих блогах вы узнаете, как применить изученную теорию для кодирования вашей пользовательской модели нейронной сети. Было приложено максимум усилий, чтобы сделать эту статью интерактивной и простой, чтобы ее мог понять каждый. Надеюсь, вам это понравится. Удачного обучения !! https://clck.ru/WM7a3 ColabCode: развертывание моделей машинного обучения из Google Colab Впервые в ColabCode? Узнайте, как использовать его для запуска VS Code Server, Jupyter Lab или FastAPI. Google colab - самая удобная онлайн-среда IDE для энтузиастов Python и Data Science. Выпущенный в 2017 году для широкой публики, изначально это был внутренний проект, используемый исследовательской группой Google для совместной работы над различными проектами искусственного интеллекта. https://clck.ru/WMRJK

17 статистических проверок гипотез на Python (шпаргалка) Краткое справочное руководство по 17 тестам статистических гипотез, которые вам нужны в
прикладном машинном обучении, с примером кода на Python. https://clck.ru/WPErn

Mava: масштабируемая исследовательская платформа для многоагентного обучения

Платформа интегрируется с популярными средами MARL, такими как PettingZoo, SMAC, RoboCup, OpenSpiel, Flatland, а также с несколькими пользовательскими средами.

Mava включает распределенные реализации мультиагентных версий ddpg, d4pg, dqn, ppo, а также DIAL, VDN и QMIX.
ArXiV: https://arxiv.org/pdf/2107.01460.pdf
GitHub: https://github.com/instadeepai/Mava

Прогноз цен на автомобили - машинное обучение против глубокого обучения. В этой статье мы будем прогнозировать цены на подержанные автомобили. Мы будем создавать различные модели машинного обучения и модели глубокого обучения с разными архитектурами. В конце мы увидим, как модели машинного обучения работают по сравнению с моделями глубокого обучения.
https://clck.ru/WS6o6 Проверка гипотез стала проще для новичков в области науки о данных!. В этой статье мы будем изучать теорию, типы проверки гипотез. И мы возьмем примерные постановки задач и решим их с помощью проверки гипотез.
https://clck.ru/WS6oA
Не только для глубокого обучения: как графические процессоры ускоряют науку о данных и аналитику данных. Успех современных систем искусственного интеллекта / машинного обучения в значительной степени зависел от их способности обрабатывать огромные объемы необработанных данных параллельно с использованием оптимизированного для задач оборудования. Можем ли мы использовать возможности графического процессора и распределенных вычислений для регулярной обработки данных?
https://clck.ru/WS6pb
5 ошибок, которых я хотел бы избежать в моей карьере в области науки о данных. Каждый совершает ошибки, и это может быть хорошо, если со временем они приводят к обучению и совершенствованию. Но мы также можем сначала попытаться поучиться у других, чтобы ускорить наш личностный рост. Для начала рассмотрите эти уроки, усвоенные на собственном горьком опыте, чтобы вам не приходилось делать это.
https://clck.ru/WS6pd

Мягкое введение в процедуру градиентного спуска Процедура градиентного спуска - метод, который имеет первостепенное значение в машинном обучении. Он также используется при обучении нейронных сетей и архитектур глубокого обучения. https://clck.ru/WUCaW Основные тенденции развития науки о данных в 2021 году https://clck.ru/WUCfF

Создание системы рекомендаций рецептов
Использование Word2Vec, Scikit-Learn и Streamlit В предыдущем сообщении блога ( Создание API рекомендаций рецептов с использованием Scikit-Learn, N LTK, Docker, Flask и Heroku ) я писал о том, как я приступил к созданию системы рекомендаций рецептов. Подводя итог: сначала я очистил и проанализировал ингредиенты для каждого рецепта, затем я закодировал список ингредиентов каждого рецепта с помощью TF-IDF. Отсюда я применил функцию подобия, чтобы найти сходство между ингредиентами для известных рецептов и ингредиентами, указанными конечным пользователем. Наконец, мы можем получить самые рекомендуемые рецепты в соответствии с оценкой сходства. https://clck.ru/WVDCc Все о машинном обучении с открытым исходным кодом
Концепции машинного обучения с открытым исходным кодом Этот проект был создан для тех, кто интересуется машинным обучением. Он содержит объяснения общих концепций машинного обучения, таких как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, временные ряды, компьютерное зрение, НЛП и т. Д. https://clck.ru/WVDHm Определение возраста и пола с помощью глубокого обучения Основная цель этой статьи - определить возраст и пол по заданному набору данных. Мы будем использовать простые методы Python и Keras для определения возраста и пола. https://clck.ru/WVDRF

Запускайте модели машинного обучения в своем браузере с помощью TensorFlow.js (ReactJS) TensorFlow.js (или, короче, tfjs) - это библиотека, которая позволяет создавать, обучать и использовать обученные модели машинного обучения в Javascript!
Основное внимание уделяется тому, чтобы позволить разработчикам Javascript войти в мир машинного обучения и глубокого обучения, создав классные и интеллектуальные веб-приложения, которые могут работать в любом крупном браузере или на серверах Node.js с использованием Javascript. https://clck.ru/WWkuB Что такое нейронный поиск? TL; DR: нейронный поиск - это новый подход к поиску информации с помощью нейронных сетей. Традиционные методы поиска обычно означали написание правил для «понимания» искомых данных и получения наилучших результатов. Но с нейронным поиском разработчикам не нужно ломать голову над этими правилами; Система сама изучает правила и по мере продвижения становится лучше. Даже разработчики, не знакомые с машинным обучением, могут быстро создать поисковую систему, используя фреймворки с открытым исходным кодом, такие как Jina . https://clck.ru/WTscW Топологии Data Mesh Рекомендации по проектированию для построения архитектуры сетки данных https://clck.ru/WVDcv Приложениям машинного обучения требуется меньше данных, чем предполагалось Объединенная группа исследователей из Университета Британской Колумбии и Университета Альберты обнаружила, что по крайней мере некоторые приложения машинного обучения могут учиться на гораздо меньшем количестве примеров, чем предполагалось. В своей статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence , группа описывает тестирование, которое они проводили с приложениями машинного обучения, созданными для предсказания определенных типов молекулярных структур. https://clck.ru/WViHa

23 распространенных вопроса на собеседовании по науке о данных для начинающих Во время интервью интервьюер может задавать вопросы по различным темам науки о данных, таким как статистика, программирование, анализ данных, предварительная обработка данных и моделирование. Ваши навыки будут проверены, и вам нужно подготовиться, если вы хотите сделать карьеру в области науки о данных. https://clck.ru/WWpwq

🖥Нежное введение в частные производные и векторы градиента Частные производные и векторы градиента очень часто используются в алгоритмах машинного обучения для поиска минимума или максимума функции. https://clck.ru/WYnHV 🖥 Использование графических процессоров для обработки и анализа данных. Как графические процессоры ускоряют науку о данных и аналитику данных https://clck.ru/WYfqG
🖥Визуальное понимание модели глубокого обучения. JittorVis - это библиотека с открытым исходным кодом для понимания внутренней работы моделей
https://clck.ru/WYfqz
🖥10 ошибок при обучении модели машинного обучения. В этой статье я расскажу о десяти смертных грехах во время обучения модели машинного обучения - это самые распространенные, а также их легче всего упустить из виду.
https://clck.ru/WXsZH

🖥 Как наука о данных и машинное обучение работают для противодействия кибератакам Все мы знаем об ужасной кибератаке, в результате которой всего за несколько дней в мае 2017 года было уничтожено более 200 000 систем в 150 странах. Оно было обнаружено Агентством национальной безопасности (АНБ) и получило прозвище «WannaCry», использовавшее уязвимость и кража важных ресурсов перед распространением в сети.

После успешного доступа к компьютеру он зашифровал содержимое машины и сделал его нечитаемым. Затем жертвы нападения были проинформированы, что им необходимо приобрести специальное программное обеспечение для дешифрования, чтобы вернуть украденные материалы. Кроме того, злоумышленники продавали это программное обеспечение. https://clck.ru/WavLk 🖥 10 лучших статей по большим данным за июнь '21, которые стоит прочитать сейчас Просмотрите 10 самых популярных статей из области Big Data, посвященными Kafka, полезным запросам в Elasticsearch, объединениям PySpark, командам оболочки Hadoop и многому другому! https://clck.ru/Wamb8

🖥Ответы на 30 наиболее часто задаваемых вопросов по машинному обучению.
В машинном обучении всегда есть чему поучиться. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в этой области или опытным специалистом и готовы к переподготовке, понимание этих ключевых концепций поможет вам отточить свои навыки в правильном направлении. https://clck.ru/WchVY

🖥10 ключевых алгоритмов глубокого обучения, за которыми нужно следить в 2021 году Алгоритмы глубокого обучения обучают машины выполнять сложные вычисления с огромным объемом данных. Вот список 10 лучших алгоритмов глубокого обучения на 2021 год. https://clck.ru/WdfPw 🖥Как стать внештатным специалистом по данным - 4 практических совета Если вы хотите начать работать в качестве независимого (удаленного) внештатного специалиста по данным, то эти четыре практических совета помогут вам перейти от традиционной работы с 9 до 5 к динамичной работе в качестве удаленного подрядчика. , как и автор три года назад. https://clck.ru/WdfTs

Нежное введение в матрицы Гессе Матрицы Гессе принадлежат к классу математических структур, которые включают производные второго порядка. Они часто используются в алгоритмах машинного обучения и анализа данных для оптимизации интересующей функции. https://clck.ru/Wdo8C

🖥Введение в матрицы и матричную арифметику для машинного обучения Матрицы являются основополагающим элементом линейной алгебры.

Матрицы используются во всей области машинного обучения при описании алгоритмов и процессов, таких как переменная входных данных (X) при обучении алгоритма.

В этом руководстве вы откроете для себя матрицы в линейной алгебре и научитесь управлять ими в Python. https://clck.ru/Wh8cX 🖥Распознавание жестов рук на основе глубокого обучения с использованием LSTM и MediaPipie Python 3
TensorFlow 2.4
sklearn
numpy
OpenCV
MediaPipe https://clck.ru/Wh8d4 🖥Обнаружение спама в электронной почте - сравнительный анализ 4 моделей машинного обучения В этой статье сравниваются четыре различных алгоритма глубокого обучения и машинного обучения для создания детектора спама и оценки их производительности. Набор данных, который мы использовали, был взят из перемешанной выборки тем и тел писем, содержащих как спам, так и любительские письма в различных пропорциях, которые мы преобразовали в леммы. Обнаружение спама в электронной почте - один из самых эффективных проектов глубокого обучения, но часто это также тот проект, в котором люди теряют уверенность в поиске простейшей модели для обеспечения точности. В этой статье мы собираемся обнаруживать спам в почте, используя четыре различных метода, и сравнивать их, чтобы получить наиболее точную модель. https://clck.ru/Wh8dn

🖥Пикарет: более быстрый способ создания моделей машинного обучения Построение модели машинного обучения требует ряда шагов, от подготовки данных, очистки данных, проектирования функций, построения модели до развертывания модели. Таким образом, специалисту по анализу данных может потребоваться много времени, чтобы создать решение, которое решит бизнес-проблему.

Чтобы ускорить процесс, вы можете использовать Pycaret, библиотеку с открытым исходным кодом. Pycaret может помочь вам быстрее выполнять все сквозные процессы машинного обучения с помощью нескольких строк кода. https://clck.ru/WiYfF

🖥Моделирование 101: как это работает и почему это важно Модель - это особый тип алгоритма. В программном обеспечении алгоритм - это жестко запрограммированный набор инструкций для вычисления детерминированного ответа. Модели - это алгоритмы, инструкции которых создаются из набора данных и затем используются для прогнозирования, рекомендаций или предписания действий на основе вероятностной оценки. Модель использует алгоритмы для выявления закономерностей в данных, которые образуют связь с выходными данными. Модели могут предсказывать вещи до того, как они произойдут, более точно, чем люди, например, катастрофические погодные явления или риск неминуемой смерти в больнице. https://clck.ru/WkgXF 🖥Руководство для начинающих по статистике машинного обучения! Важность статистики в науке о данных и аналитике данных нельзя недооценивать. Статистика предоставляет инструменты и методы для поиска структуры и более глубокого анализа данных. Хорошее знание статистики позволит вам мыслить критически и проявлять творческий подход при использовании информации для решения бизнес-проблем и принятия решений на основе данных. https://clck.ru/WkfkM 🖥Предварительная обработка данных в интеллектуальном анализе данных - практическое руководство. Предварительная обработка данных - это процесс преобразования необработанных данных в понятный формат. Это также важный шаг в интеллектуальном анализе данных, поскольку мы не можем работать с необработанными данными. Перед применением алгоритмов машинного обучения или интеллектуального анализа данных необходимо проверить качество данных.
https://clck.ru/Wkfdi 🖥Ваш первый проект глубокого обучения на Python с пошаговыми инструкциями Keras Keras - это мощная и простая в использовании бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для разработки и оценки моделей глубокого обучения .
Он включает в себя библиотеки эффективных численных вычислений Theano и TensorFlow и позволяет определять и обучать модели нейронных сетей всего в нескольких строках кода.
В этом руководстве вы узнаете, как создать свою первую модель нейронной сети с глубоким обучением на Python с помощью Keras. https://clck.ru/WkgAc 🖥Кодекс OpenAI Мы создали улучшенную версию OpenAI Codex, нашей системы искусственного интеллекта, которая переводит естественный язык в код, и мы выпускаем ее через наш API в частной бета-версии, начиная с сегодняшнего дня. Кодекс - это модель, на которой работает GitHub Copilot , которую мы создали и запустили в партнерстве с GitHub месяц назад. Владея более чем дюжиной языков программирования, Codex теперь может интерпретировать простые команды на естественном языке и выполнять их от имени пользователя, что позволяет создавать интерфейс на естественном языке для существующих приложений. https://clck.ru/WkgN4

​На Архипелаге 2121 прошла ежегодная встреча «Точек кипения». Участники трека поделились наработанными практиками взаимодействия с региональными сообществами, технологическими командами и опытом перехода в онлайн-среду. В результате была сформирована стратегия развития сети на ближайшие несколько лет.

В рамках трека прошли:
✅ образовательная лаборатория «Точек кипения»,
✅ погружение в повестку НТИ и встречи с представителями рынков и Центров компетенций,
✅ мастер-классы акселератов-партнеров по поддержке и развитию технологических команд,
✅ обучение основным принципам data-аналитики и управлению на основе данных.

🧑‍🎓 Участниками трека стали команды городских и университетских «Точек кипения».

Неформальная программа включила практики ресурсных состояний, деловые игры, нетворкинг и консультации с экспертами экосистемы НТИ, антиконференцию, демо-день для партнеров, а также презентацию нового формата резидентуры НТИ в сети «Точек кипения».

📲 Подробнее об Архипелаге 2121 читайте на нашем канале.

🎓Лекция открытие Архипелага.

#а2121 #Архипелаг2121 #Edu2035 #Стартап2121

🖥Нежное введение в метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа - это простой и элегантный метод нахождения локальных минимумов или локальных максимумов функции, на которую распространяются ограничения равенства или неравенства. Множители Лагранжа также называют неопределенными множителями. В этом руководстве мы поговорим об этом методе, когда заданы ограничения равенства. https://clck.ru/WnsgM 🖥Развитие Big Data и ценность для мира По прогнозам, к 2027 году сфера развития больших данных будет расти. Мы обсуждаем, как работает разработка Big Data и какие реальные преимущества она приносит. https://clck.ru/WnYPs 🖥Практическое руководство по созданию вашей первой модели сверточной нейронной сети В этой статье мы кратко обсудим CNN, специальный вариант нейронных сетей, разработанный специально для задач, связанных с изображениями. В статье основное внимание будет уделено реализации части CNN. Было приложено максимум усилий, чтобы сделать эту статью интерактивной и простой. Надеюсь, вам понравится. Удачного обучения! https://clck.ru/WnsjW