🚀 Машинное обучение. Обнаружение аномалий с использованием модифицированного zscore

Читать

@data_analysis_ml

Как импортировать наборы данных Kaggle в Google Colab?

Kaggle используется практически всеми, кто занимается наукой о данных. Эта платформа содержит датасеты для всех областей знаний. Вы можете получить набор данных практически для любого случая использования, включая развлечения, медицину, электронную коммерцию и даже астрономию. Пользователи Kaggle могут попрактиковаться на различных наборах, чтобы проверить свои компетенции в науке о данных и машинном обучении.

В этой статье будет показано, как импортировать наборы данных из Kaggle непосредственно в блокноты Google Colab.

Читать дальше

@data_analysis_ml

⚖️ Как в PyTorch случайным образом мутировать веса.

https://uproger.com/kak-v-pytorch-sluchajnym-obrazom-mutirovat-vesa/

@data_analysis_ml

Нейросеть DALL-E 2 позволяет генерировать изображение под абзац абсолютно любой книги

Пройдите тест, который покажет можете ли вы угадать, какая картинка создана человеком, а какая Dalle 2.

https://thisimagedoesnotexist.com/

@data_analysis_ml

В ветке реддита сгенерировали персонажей атаки титанов с помощью
этой сетки.

потс: https://www.reddit.com/r/titanfolk/comments/uve0wq/attack_on_titan_but_its_liveaction_i_made_this/

@data_analysis_ml

Характеристики качетсва требований к ПО:

Что делает требование к ПО хорошим? Для этого есть характеристики качества требоаваний к ПО, которые можно использовать, как чек-лист при написании или тестировании требований.

Характеристики качества требований по-разному определены различными источниками. Однако, следующие характеристики являются общепризнанными:

✅ Единичность - требование относится только к одному свойству, т.е. должна существовать только одна трактовка требования

✅ Завершенность - требование является полным и законченным с точки зрения представления в нём всей необходимой информации, ничего не пропущено по соображениям «это и так всем понятно». Также требование должно быть описано целиком в одном месте, а не разбросано по документу

✅ Последовательность - Требование не противоречит другим требованиям и полностью соответствует внешней документации

✅ Атомарность - требование является атомарным, если его нельзя разбить на отдельные требования без потери завершенности, и оно описывает одну и только одну ситуацию/функцию

✅ Отслеживаемость - возможность отследить связь между требованием и другими артефактами проекта, каждое требование имеет уникальный идентификатор, по которому оно легко прослеживается

✅ Актуальность - требование не должно быть устаревшим с течением времени

✅ Выполнимость - Требование должно быть технологически выполнимым, реализуемым в рамках бюджета и сроков разработки проект

✅ Недвусмысленность - требование кратко определено без обращения к техническому жаргону, акронимам и другим скрытым формулировкам

✅ Проверяемость - выполнение требования можно проверить. Реализованность требования может быть определена через один из четырёх возможных методов: осмотр, демонстрация, тест или анализ.

✅Обязательность - Без выполнения этого требования пользователь не сможет в полной мере использовать систему. Если требование не является обязательным к реализации, оно должно быть просто исключено из набора требований

✅ Полнота - требование должно быть определено для всех возможных ситуаций

@ba_and_sa

Открытый курс OpenDataScience и Mail.ru Group по машинному обучению

#посмотреть #джун #мидл

10 лекций по машинному обучению — более 20 часов видео. Обязательно к просмотру всем, кто начинает изучать ML.

Лекция #1. Pandas
Лекция #2. Визуализация
Лекция #3. Классификация, деревья решений
Лекция #4. Логистическая регрессия
Лекция #5. Случайный лес
Лекция #6. Регрессия, регуляризация
Лекция #7. Обучение без учителя
Лекция #8. Обучение на больших выборках, Vowpal Wabbit
Лекция #9. Временные ряды
Лекция #10. Градиентный бустинг

SQL-программирование: наиболее полный видеокурс
#видеоуроки

Содержание:
1. Введение
2. О SQL
3. Установка MySQL
4. Базовые команды
5. Применение команды SELECT
6. Оперирование записями
7. Нормализация. Первая форма
8. Изменение полей таблиц
9. Строковые функции
10. Применение CASE и ORDER BY
11. Функции для работы с числами
12. Прочие полезности общего применения
13. Многотабличное хранение
14. Объединения
15. Подзапросы и крупные выборки
16. Еще раз о нормализации
17. Представления
18. Workbench

Перейти

@ba_and_sa

Для чего и зачем нужен Бизнес/системный аналитик при создании IT-систем?

Бизнес/системный аналитик собирает требования к продукту, описывает бизнес-процессы, проектирует прототипы и составляет техническое задание (ТЗ). Также аналитик помогает заказчику снизить риски и сократить сроки разработки либо оптимизации программного обеспечения.

Давайте разберемся в чем же польза аналитика при разработке продукта:

1. Выявление истинных проблем и предложение решения для их устранения. Ведь это как раз аналитик разбирается в чем настоящая пробелам. Проблемой может быть устаревшее приложение или бизнес-процессы, которые стали неудобными для клиентов. Поэтому аналитик должен разобраться какие процессы компании требуют изменений и предложить механизмы исправления ситуации.

2. Определение направления развития и разработка решения для реализации изменений. Аналитик изучает текущую ситуацию, оценивает цели, к которым стремится компания и помогает найти возможности для их реализации, тем самым аналитик находит точки роста бизнеса.

3. Покрытие метриками всех событий в продукте: аналитик помогает оценить как бизнес-влияние, так и вообще работоспособность фичей. Правильно подобранный сет метрик, точная аналитика и своевременные меры по оптимизации помогают удерживать бизнес на плаву. Аналитик проводить анализ по всему продукту и по отдельной фиче в продукте и даёт свою оценку по их реализации и оптимизации.

4. Сокращение рисков. Аналитик проводить оценку рисков, которая включает в себя их анализ и управление ими, начиная от выявления факторов, до определения степени их негативного влияния и разработки рекомендаций.

5. Реализация или разработка продукта в целом. Аналитик является связующим звеном между бизнесом и разработкой. Грубо говоря, он переводит бизнесовый язык в язык для разработки продукта - технический. Для кросс-доменных проектов, связанных с интеграциями, это особенно важно. Также аналитик сокращает время и затраты продакта при описании задач и команды при погружении в задачу и вопросы.

6. Курирование системного рефакторинга тоже на системной аналитике: улучшение RPS, RT и других инфраструктурных метрик тоже на аналитике. Всегда есть как улучшить на 1-10%.

Это лишь часть причин, по которым Бизнес/системный аналитик будет полезен бизнесу для создания IT-систем.

Источник: @ba_and_sa

Чтобы погрузиться в тему немного глубже предлагаю прочесть статьи:

📌 Какова роль аналитика и его задачи при разработке мобильных приложений

📌Что такое бизнес-анализ и зачем проводить его на старте проекта

📌Кто такой бизнес-аналитик и какова его роль в IT-команде