Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning

2019 December 24

ТН

Татьяна Новикова in AI / Big Data / Machine Learning
Dan 🐈 Capybara
В абсолютном большинстве случаев зависит.
прочитанная книга != умению применять знания из книги
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
Татьяна Новикова
прочитанная книга != умению применять знания из книги
А давайте к каждой сфере подходить с формализмом в буквальном смысле? Чтоб довести до окончательного абсурда
источник

Ю

Юлия in AI / Big Data / Machine Learning
arsenii begliak
Мне крайне интересно, сколько людей, из тех, кто просит посоветовать книги, их потом читает)
я не просила, но я уже читаю ) спасибо
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
Прежде всего нужны не книги, а голова.
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
Книги лишь источник знаний. И практика важна не меньше книг
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
:(
источник

IM

IVAN MALAKHOV in AI / Big Data / Machine Learning
Dan 🐈 Capybara
Книги лишь источник знаний. И практика важна не меньше книг
при условии, что они нормально написаны )
источник

IM

IVAN MALAKHOV in AI / Big Data / Machine Learning
а очередную перепечатку туториала читать не имеет смысла )
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
IVAN MALAKHOV
при условии, что они нормально написаны )
Рекомендуемые в пине гарантированно хорошо написаны
источник

ТН

Татьяна Новикова in AI / Big Data / Machine Learning
Dan 🐈 Capybara
А давайте к каждой сфере подходить с формализмом в буквальном смысле? Чтоб довести до окончательного абсурда
Тут два пути: или абсурд или ясная картинка.
И встречали ли вы книгу, где достаточно детально описывается весь жизненный цикл проектов по машинному обучению?
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
Татьяна Новикова
Тут два пути: или абсурд или ясная картинка.
И встречали ли вы книгу, где достаточно детально описывается весь жизненный цикл проектов по машинному обучению?
Путь один. Серебряных пуль нет. Наука широкая и охватить одной книгой (или курсом) нельзя. Складывайте векторы из прочитанных книг, увидите свой путь в постижении
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
О чем спор вообще? Я ж выше написал: не читайте книг, не учите математику.
источник

IM

IVAN MALAKHOV in AI / Big Data / Machine Learning
Dan 🐈 Capybara
Путь один. Серебряных пуль нет. Наука широкая и охватить одной книгой (или курсом) нельзя. Складывайте векторы из прочитанных книг, увидите свой путь в постижении
как мастер йода говоришь )
источник

D🐈

Dan 🐈 Capybara in AI / Big Data / Machine Learning
источник

АМ

Андрей Макарихин in AI / Big Data / Machine Learning
IVAN MALAKHOV
а очередную перепечатку туториала читать не имеет смысла )
ИМХО: если книжки читать не интересно, попробуй найти коуча, который за отдельные большие деньги, выдаст тебе знания в нужном формате и объеме.
источник

IM

IVAN MALAKHOV in AI / Big Data / Machine Learning
Андрей Макарихин
ИМХО: если книжки читать не интересно, попробуй найти коуча, который за отдельные большие деньги, выдаст тебе знания в нужном формате и объеме.
я не говорил, что книжки не интересно/нужно читать. мысль та, что не каждая книэжка одинаково ценна с точки зрения содержания.
источник

SG

Serge S. Gulin in AI / Big Data / Machine Learning
Подскажите чем можно померить корреляцию между линейной шкалой заданной в поле и линейной шкалой заданной в кольце?
источник

SG

Serge S. Gulin in AI / Big Data / Machine Learning
Всем привет!
источник

SG

Serge S. Gulin in AI / Big Data / Machine Learning
Думаю, Пирсон не подходит :-)
источник

SG

Serge S. Gulin in AI / Big Data / Machine Learning
Хочу убедиться, что с теми данными, что у меня есть на руках можно что-нибудь сделать и мои безуспешные попытки являются лишь следствием неумелости работы с кастомными ядрами в SVR/SVM
источник