Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning

2020 January 18

AS

Alex Surname in AI / Big Data / Machine Learning
там на self-attention  падает
источник

AS

Alex Surname in AI / Big Data / Machine Learning
разве что окно уменьшать
источник

MS

Mikhail Sytchev in AI / Big Data / Machine Learning
Alexei
На Амазоне есть hands on machine learning, второе издание.
источник

A

Alexei in AI / Big Data / Machine Learning
Это первое издание, второе только на английском пока.
источник

MS

Mikhail Sytchev in AI / Big Data / Machine Learning
А между первым и вторым сильное отличие? Мне язык не принципиально, а скорость доставки — да :)
источник

A

Alexei in AI / Big Data / Machine Learning
Mikhail Sytchev
А между первым и вторым сильное отличие? Мне язык не принципиально, а скорость доставки — да :)
Большая разница, много глав были переписаны, а ещё больше добавлены с нуля, можно в инете найти на английском пдфку или купить на Амазоне, но там проблема с формулами в документе, лучше всё-таки бумажную.
источник

A

Alexei in AI / Big Data / Machine Learning
Mikhail Sytchev
А между первым и вторым сильное отличие? Мне язык не принципиально, а скорость доставки — да :)
Можешь начать читать пдф, а купить бумажную
источник

MS

Mikhail Sytchev in AI / Big Data / Machine Learning
спасибо
источник

DD

Dan Dan in AI / Big Data / Machine Learning
Добрый день, подскажите пожалуйста, что используете для глубокого обучения  - Sagemaker или другой облачный сервис? Почему? Спасибо
источник

Рл

Роман лядский in AI / Big Data / Machine Learning
Ivan Mikhnenkov
Извини, если уже не актуально, но все же. Советую Machine Learning от Andrew Ng 2012 года, на курсере. Там традиционный ML, но даёт хорошее понимание с основ.

Дальше deep learning specialization на курсере от него же, если тебя нейросети интересуют. Учебник hands-on machine learning хороший, только 2 издание, для tensorflow 2.

Я бы не парился с математикой и статистикой отдельно очень много, разберись только с производными (чтобы понять как любая модель учится) и ключевыми определениями из статистики. А так по необходимости для понимания смотри что-то.

Не думаю, что нужно очень много лет, чтобы освоиться в области и начать работать.
С нейросетями много экспериментов и эмпирики
Благодарю, я думаю того что ты  дал и другие ребята мне  этой информации принципе хватит   чтобы DS хватит ещё парочку   проектов с реальными данными в интернете видел   EliteDataScience вот здесь можно  с реальными данными по работать и кейген есть узнал. Из данного видео о нем   https://youtu.be/1CdyEbxwBxw  и можно туда прийти поделать реальные задание, где есть новички в этой области и  реальные. Дата сентисты с большим опытом работы уже,. Мне этого хватит, чтобы и понимание сформировать и опыт  и на этот сайт прийти и себя показать в этой сфере,  я только не знаю там за деньги или нет задания, я туда ещё не ходил не смотрел,но в плане опыта  неплохо будет мне,     нейронные сети мне  не особо интересны сейчас,хотя  они входят в курс который я оплатил, но мне не особо интересно,  мне больше интересно было  бы интересно создать игры под разные операционные системы которые доступны, а не как вся  игровая индустрия под Винду одну  все делает,  но для себя сначала.  Потом подумаю может в игровую студию уйду, может какие-то заказы буду делать игровым студиям, если за интересную. Но чтобы я мог удаленно работатьтс игровыми студиями и выполнять от них заказы например графику сделать или проверить как работает игра сама, или ещё что то или просто создавать игры для простых пользователей  нужно сначала  выучиться или освоить эту область,. Но проблема в том, что в Екатеринбурге нет специальности точнее есть, но ее убрали по-моему,  в Екатеринбурге есть специальности на программного инжинера, на  прикладную информатику, разработчика программного обеспечения, прикладная информатика, программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем,
источник

Рл

Роман лядский in AI / Big Data / Machine Learning
Ivan Mikhnenkov
Извини, если уже не актуально, но все же. Советую Machine Learning от Andrew Ng 2012 года, на курсере. Там традиционный ML, но даёт хорошее понимание с основ.

Дальше deep learning specialization на курсере от него же, если тебя нейросети интересуют. Учебник hands-on machine learning хороший, только 2 издание, для tensorflow 2.

Я бы не парился с математикой и статистикой отдельно очень много, разберись только с производными (чтобы понять как любая модель учится) и ключевыми определениями из статистики. А так по необходимости для понимания смотри что-то.

Не думаю, что нужно очень много лет, чтобы освоиться в области и начать работать.
С нейросетями много экспериментов и эмпирики
Тоесть понимаешь больше технические направления, чем творческие или аналитические, поэтому  я   попробую  освоить то что интересно мне сейчас и найти по этому работу, если не получится то выберу то, что будет на данный момент, что то техническое и попробую потом после получения вышки снова найти работу но по текущей специальности,  и устроиться по ней, а потом  проработав год два, попробовать уйти на удаленую работу по ней и. Поехать в Москву освоить  специальность связанную с разработкой компьютерных игр если сам не смогу, матиматику и статистику отказаться не стоит, по мере возможности изучить стоит даже. Если и для тензенфол не нужно будет вузе если выбирать  техническое направление ту же программную инженерию или разработку по ,  то может пригодится в полне причем,  но я пока не знаю что выбирать. Буду и что пользоваться спросом будет, тоже не хочется иметь  навыки работы в дата сети, в машин ленинге, так как ходил на онлайн курсы и  реально что то делал,. И вышку иметь  ещё отчувшись ещё потом после этого четыре года или шесть лет на бакалавра в разных вузах по разному и не иметь возможности работать в той сфере которая нравится, так как мол за этот период пока ты к этому шел. Что от поменялось,спрос  упал. И тебе придется снова переучиваться, вот этого мне такой ситуации не как не хочется иметь.
источник

Рл

Роман лядский in AI / Big Data / Machine Learning
Ivan Mikhnenkov
Извини, если уже не актуально, но все же. Советую Machine Learning от Andrew Ng 2012 года, на курсере. Там традиционный ML, но даёт хорошее понимание с основ.

Дальше deep learning specialization на курсере от него же, если тебя нейросети интересуют. Учебник hands-on machine learning хороший, только 2 издание, для tensorflow 2.

Я бы не парился с математикой и статистикой отдельно очень много, разберись только с производными (чтобы понять как любая модель учится) и ключевыми определениями из статистики. А так по необходимости для понимания смотри что-то.

Не думаю, что нужно очень много лет, чтобы освоиться в области и начать работать.
С нейросетями много экспериментов и эмпирики
Что ты столько  усилий  приложил и спустя там. 7-10  когда  что то освоил уже  много чему научился, приходишь на выбранное направления, а на него спроса не будет и ты по нему ничего не найдешь, и что потом снова опять переучиваться. Не хотелось бы так конечно)
источник

Рл

Роман лядский in AI / Big Data / Machine Learning
Ivan Mikhnenkov
Просто, как будешь знакомиться с алгоритмами - будут возникать вопросы связанные с математикой, статистикой, теорией алгоритмов, вот на них и ищи ответ. Так не будешь много лишнего учить в математике, статистике или теории алгоритмов, а только самое важное
Хорошо понял я это учту) ну посмотрю как все сложится что будет актуально  когда буду выбирать специальность вузе, надеюсь, что   когда  я ее выберу и выучусь, то то что я выбрал будет пользоваться спросом и после учебы, что то по тому, чему научился, что то да найду, если с тем направлением, которое интересно освоить, что отне получиться,  через онлайн обучение сделать.      Принципе я себе характеристику будущего специалиста не испорчу же, наоборот вроде если ты добиваешься того, что интересно  или пытаешься этого добиться, должно быть хорошо)
источник

EJ

Emir Jumaliev in AI / Big Data / Machine Learning
Роман лядский
Благодарю, я думаю того что ты  дал и другие ребята мне  этой информации принципе хватит   чтобы DS хватит ещё парочку   проектов с реальными данными в интернете видел   EliteDataScience вот здесь можно  с реальными данными по работать и кейген есть узнал. Из данного видео о нем   https://youtu.be/1CdyEbxwBxw  и можно туда прийти поделать реальные задание, где есть новички в этой области и  реальные. Дата сентисты с большим опытом работы уже,. Мне этого хватит, чтобы и понимание сформировать и опыт  и на этот сайт прийти и себя показать в этой сфере,  я только не знаю там за деньги или нет задания, я туда ещё не ходил не смотрел,но в плане опыта  неплохо будет мне,     нейронные сети мне  не особо интересны сейчас,хотя  они входят в курс который я оплатил, но мне не особо интересно,  мне больше интересно было  бы интересно создать игры под разные операционные системы которые доступны, а не как вся  игровая индустрия под Винду одну  все делает,  но для себя сначала.  Потом подумаю может в игровую студию уйду, может какие-то заказы буду делать игровым студиям, если за интересную. Но чтобы я мог удаленно работатьтс игровыми студиями и выполнять от них заказы например графику сделать или проверить как работает игра сама, или ещё что то или просто создавать игры для простых пользователей  нужно сначала  выучиться или освоить эту область,. Но проблема в том, что в Екатеринбурге нет специальности точнее есть, но ее убрали по-моему,  в Екатеринбурге есть специальности на программного инжинера, на  прикладную информатику, разработчика программного обеспечения, прикладная информатика, программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем,
Игр на Винду почти нет, всё на соньке
источник
2020 January 19

R

Roman in AI / Big Data / Machine Learning
Emir Jumaliev
Игр на Винду почти нет, всё на соньке
Видимо ты просто часто играешь на соньке. Типичная ошибка выжившего. Игр сейчас больше всего под мобильные платформы если что. До мобильных больше всего было под десктопы и в принципе они никуда не делись.
источник

EJ

Emir Jumaliev in AI / Big Data / Machine Learning
Roman
Видимо ты просто часто играешь на соньке. Типичная ошибка выжившего. Игр сейчас больше всего под мобильные платформы если что. До мобильных больше всего было под десктопы и в принципе они никуда не делись.
Про мобилки забыл,но всё же действительно качественных игр больше под соньку
источник

Рл

Роман лядский in AI / Big Data / Machine Learning
Emir Jumaliev
Игр на Винду почти нет, всё на соньке
Ну под  приставки есть  которые сейчас появились  под тот же появились и в магазин где игры продают, под  Винду видел  немного всеравно осталось. В любом случае мне  хочется создать свою игру такой которую я задумал,.  И попробовать запустить на другой платформе, но нужно выучиться сначала, а потом уже что-то пробовать для себя создать и игровым студиям  какие то услуги оказывать паролейно)
источник

ЕТ

Евгений Томилов in AI / Big Data / Machine Learning
Дамы и господа, кто-нибудь сталкивался с тем, что в VSCode Jupiter упорно не видит Питон из Анаконды? Я выкурил уже штук десять issues с гита по этому поводу, но оно всё равно не работает.
И переустанавливал тоже всё. И чистый VSCode устанавливал.

Update: сам по себе юпитер отлично работает, не запускается только в VSCode.
источник

ЕТ

Евгений Томилов in AI / Big Data / Machine Learning
Кто-нибудь решил это?
источник

ЕТ

Евгений Томилов in AI / Big Data / Machine Learning
Или всё, всё кончено?
источник