Size: a a a

Machine learning

2020 June 11

AG

Alexander Gavrikov in Machine learning
А почему перешли? Есть ли будущее к этой технологии? По рынку очень мало вакансий
источник

RN

Roman Nm in Machine learning
Alexander Gavrikov
А почему перешли? Есть ли будущее к этой технологии? По рынку очень мало вакансий
Он в продакшене отвратительный. А на то, чтобы переписывать с R на питон (ну или на что другое человеческое) людей не хватало.
источник

AG

Alexander Gavrikov in Machine learning
Ок, спасибо
источник

e

elizaveta in Machine learning
elizaveta
🆘Всем, привет! Тут есть люди, которые могут помочь с питоном в онлайн режиме (20 июня)за материальное вознаграждение?💰
Датасаенс - НЕ профильный предмет. Кто готов помочь - пишите в лс
источник

А

Алексей in Machine learning
эх был бы у меня датасаенс в универе, я бы...
источник

A

Aroh in Machine learning
так он небось был? У меня вот жена закончила мехмат МГУ. Когда я тут проходил всякое - она с удивлением узнавала в различных подходах то, что они проходили на ЧПУ  =)
источник

А

Алексей in Machine learning
У меня из прогрессивного в универе был только турбопаскаль)
источник

Ю

Юрий in Machine learning
Алексей
У меня из прогрессивного в универе был только турбопаскаль)
Была линейная алгебра скорее всего, были основы анализа точно. В этой специализации много материала повторяет вузовский (потому-что математика одна на всех😂)
источник

Ю

Юрий in Machine learning
Алексей
У меня из прогрессивного в универе был только турбопаскаль)
И если вглядеться, то в машинном обучении не очень-то много прогрессивного. Статистика и денежные модели были известны задолго до нашего рождения
источник

MN

Maxim Neronov in Machine learning
Алексей
эх был бы у меня датасаенс в универе, я бы...
источник

А

Алексей in Machine learning
ну изначально это был сарказм)
источник

Ю

Юрий in Machine learning
Да, есть прогрессивные штуки, типа сложных архитектур нейросетей (простые ИНС кстати тоже баян, спс Розенблату), но это узкоспециализированные штуки, большинство задач можно линейными моделями
источник

А

Алексей in Machine learning
источник

K

K-S in Machine learning
Юрий
И если вглядеться, то в машинном обучении не очень-то много прогрессивного. Статистика и денежные модели были известны задолго до нашего рождения
С одной стороны да, а с другой нет. Те же бустинги только в 90-х появились. RF Бреймана тоже не так давно.
источник

K

K-S in Machine learning
t-SNE — это вообще уже в нашем веке, изолес — тоже. Это, конечно, уже не такие прорывы как Бусты, но тоже красноречивые примеры
источник

RN

Roman Nm in Machine learning
Алексей
Тут только пяток базз-слов, а остальное - нормальные термины
источник

Ю

Юрий in Machine learning
K-S
С одной стороны да, а с другой нет. Те же бустинги только в 90-х появились. RF Бреймана тоже не так давно.
Не могу сказать "туше", потому-что 90е были не вчера. Те технологии уже не прям "прогрессивные". Хотя, признаться, про бустинг я забыл.
источник

Ю

Юрий in Machine learning
K-S
t-SNE — это вообще уже в нашем веке, изолес — тоже. Это, конечно, уже не такие прорывы как Бусты, но тоже красноречивые примеры
Отходя чуть в сторону. Случайные леса и бустинг, как по мне - скорее грубое применение мощности компов, чем математический прорыв. Светрочные сети - туда же, и много ещё чего туда же попадает. Поправьте, если я неправильно это вижу. Из исключений вспомнил только (думаю, есть ещё, но не приходит на ум) LDA - одновременно и флопсы нужны, и приятный матан в основе.
источник

K

K-S in Machine learning
Приятный неприятный матан — странное понятие. Чем же вам свертка не нравится?
источник

K

K-S in Machine learning
Да и идея град бустинга, как по мне, как раз очень красива.
источник