некоторые аспекты качества обучающих последовательностей

На хабре появился ряд статей о качестве образования и как процесса и как результата (уровень выпускников).
Тема заинтересовала и руки зачесались проверить, а как это устроено у пчелок роботов искусственного интеллекта, влияет ли качество обучающей последовательности на результат.
Была выбрана простая сеть из примеров Keras в которую добавил одну строку.
Нас интересует насколько упорядоченность входной обучающей последовательности mnist влияет на результат обучения MLP.

Результат получился неожиданным и странным, пришлось перепроверять многократно, но перейдем к делу и конкретике.

Читать дальше →

Кто такой Data Scientist — глазами работодателя

Ксения Суворова, директор по развитию Фонтанки.ру, и Андрей Мирошниченко, куратор офлайн-программы «Data Scientist», специально для блога Нетологии рассказали о профессии Data Scientist со стороны работодателя: какие специалисты требуются рынку, каких компетенций от них ждут и как происходит найм на работу. Сейчас всё сложилось таким образом, как когда-то история с продакт- и проджект-менеджментом: специалисты есть на рынке, у них уже достаточно устоявшаяся рыночная стоимость, существуют вакансии, но при этом не каждый знает, кто это такой и зачем этот человек вообще нужен бизнесу. Поэтому мы решили поговорить с компанией «Авито», HR-агентством «Spice IT» и компанией Storia.me, чтобы понять, каково развитие профессии на самом деле. image

Взгляд компании Avito с позиции прямого нанимателя — рассказывает Александра Головина

«Потребность в специалистах data science очень велика и в дальнейшем будет только расти. Однако, возможностей для обучения тоже много: любой человек, который понимает, что ему не хватает академического образования, может пройти курсы и получить необходимую базу. Вопрос, скорее, в том, кто и почему приходит в профессию. На собеседовании соискатели говорят, что интересуются машинным обучением, а когда начинаешь спрашивать почему, отвечают: «Это модно». И всё. Понимания, как применить знания, нет. ...Далее...

Нейрокурятник ч.0. Или нейро- без курятника

Нейрокурятник часть ноль. Или нейро- без курятника. Или как правильно закоптиться в нейросети.

image Курочка снесла яичко. Сам процесс выглядит ужасно. Результат — съедобно. Массовый геноцид кур. В этой статье будет описано:
  1. Где, как и почему можно получить небольшое качественное самообразование в сфере работы с нейросетями БЕСПЛАТНО, СЕЙЧАС и СОВСЕМ НЕ БЫСТРО;
  2. Будет описана логика рекурсии и будут порекомендованы книги по теме;
  3. Будет описан список основных терминов, которые нужно разобрать на 2-3 уровня абстракции вниз;
  4. Будет приведен ipynb-notebook, который содержит необходимые ссылки и базовые подходы;
  5. Будет немного своеобразного саркастичного юмора;
  6. Будут описаны некоторые простые закономерности, с которыми вы столкнетесь при работе с нейросетями;
Статьи про нейрокурятник
Заголовок спойлера
  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Разметка датасетов
  4. Параллельное участие в соревнованиях, визуализации внутренностей нейросетей, развитие архитектур моделей
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. ...Далее...


Последние посты