Сори 2950

Я имел ввиду использовать параллельные вычисления между несколькими видеокартами

Да, смотрел. Книг много, а времени мало. Поэтому и спросил может порекомендуете с детальным разбором.

Мне понравилась Практическая оптимизация Гилл и Мюррей, но там отсылки к другим алгоритмам, а само описание на пол страницы. Хотелось бы найти книгу или статью, где полностью по шагам описывается весь алгоритм. Спасибо

Ребята, привет. Oracle sql выдает датасет размером в миллиарды записей и десятки столбцов. При попытке залить его в датафрейм (pandas python) комп зависает. Что делать? Решаю задачу классификации моделями случайного леса, логистический регрессии, градиентного бустинга.

Dask

Или в pandas read есть chunksize

Вроде

Благодарю! Почитаю об этом на досуге

Яндекс.Практикум открыл набор в Школу наставников. Она рассчитана на опытных ИТ-специалистов, которые хотят научиться управлять командами и передавать свой опыт другим.

В Школе вы научитесь эффективно общаться с командой, освоите инструменты управления групповой коммуникацией, разберётесь в том, как устроена мотивация и что делать со сложными членами команды. Это поможет улучшить свои коммуникативные навыки и начать управленческую или преподавательскую карьеру.

Обучение бесплатное и проходит онлайн со 2 по 20 марта.

Чтобы попасть в Школу необходимо пройти небольшой отбор на сайте до 24 февраля. Подробности по ссылке https://praktikum.yandex.ru/promo/mentors-school

Я тупой в ML поэтому обращаюсь сюда

У меня есть допустим много вакансий и я хочу по всем вакансиям которые есть в моем датасете предсказать опыт работы и уровень знаний для каждого скилла

Вакансия включает в себя

feature1 Junior/Middle/Senior
feature2 Back-end/Front-end/Full-Stack
???feature3??? Массив скиллов(Skill), где каждый скилл в свою очередь содержит:
  опыт(0-6, 6-12),
  уровень знаний(low, medium, advanced)

как это будет выглядеть в датасете? я слабо представляю, я думаю надо нормализовать данные, но тогда получится, что будет овер дофига столбцов(признаков), типо
   junior:back-end:phyton:0-6:medium
      1

есть норм варианты как это сделать?

не очень понятно что все таки ты хочешь предсказывать - вектор по всем скилам? А сколько их? Какого размер выходной вектор? И зачем это предсказывать - если у тебя уже в фичах это уровень есть

Т.е. по сути у тебя уровень знаний известен. Зачем предсказывать то что и так известно?

на вход я подаю

feature1 Junior/Middle/Senior
feature2 Back-end/Front-end/Full-Stack
feature3 Массив скиллов, где у каждого скилла имя, но также есть то, что хочу предсказать - опыт и уровень знаний каждого скилла

то есть на выходе хочу получить опыт и уровень знаний для каждого скилла

feature3 - это просто категория скила, что он типа есть у чувака , а уровень скила - таргет?

я представляю себе так
phyton  c#   phyton:intermediate
1            0                1

вот типо такого

плохо объяснил?

опыт и знания по скилу какие значения возможны? Покажи распределение

target[python].hist()