Статьи блога и длинные посты из канала (от 600 символов текста). Короткие заметки — в ленте.
Какие полезные расширения для браузера на основе Chromium вы посоветуете? Список моих: Screenshot YouTube JSON Formatter Merlin - OpenAI ChatGPT powered assistant Floating Player - Picture-in-Picture Mode Chrome Remote Desktop User Agent Switcher, URL sniffer Wizdler Captcha Solver: Обход и Авто...
Читать далееИстория с дипломной работой, написанной при помощи ChatGPT, очень красиво (снова) открывает глаза на происходящее с университетами. 1. Порой завышенные требования по количеству страниц в работах. 2. Массовое поощрение воды и "умных слов". 3. Бесполезные бумажки в эпоху автоматической сдачи...
Читать далее
А вот это шикарная идея и реализация — знакомые знакомых запилили для iOS аппку Victa, которая объединила одно из таких душных занятий как БЕГ с механиками покемон го, прокачкой, квестами, сюжетом и комикс-мультом. Вернее даже так — это в первую очередь игра, где ты выбираешь себе аватара, и в...
Читать далее**Датасет Русской** **капчи **На сайте ФССП с недавнего времени была добавлена русская капча. Возникла идея разметить и выгрузить в виде датасета и опубликовать на kaggle и в этом канале. Публикую обновленную версию архива из 40 310 картинок, которые разбил на 4 категории: 4 символа на картинке - 6...
Читать далее
Агрегация случайных точечных данных в регулярные сетки используется по многим причинам, в частности для нормирования географии для нанесения на карту или для уменьшения неоднородности при использовании полигонов неправильной формы, созданных произвольно (например, границы избирательных округов или...
Читать далее
Вот несколько способов подсчитать количество файлов в каталоге в командной строке Linux. Мы предполагаем, что вы знаете о команде wc для подсчета количества строк. Мы можем использовать ту же команду wc с командой ls для подсчета количества файлов в каталоге. Эта задача кажется простой, но вскоре...
Читать далее
Существует много разных дат и временных рамок, которые можно использовать для отслеживания медленного роста науки о данных и ее текущего влияния на индустрию управления данными, некоторые из наиболее важных из них описаны ниже. В 1974 году Питер Наур написал «Краткий обзор компьютерных методов»,...
Читать далееБолее 50 лет назад Джон Тьюки призвал к реформированию академической статистики. В «Будущем анализа данных» он указал на существование пока еще непризнанной науки, предметом интереса которой было обучение на основе данных или «анализ данных». Десять-двадцать лет назад Джон Чемберс, Билл Кливленд и...
Читать далее
При выборе модели машинного обучения нет доминирующего алгоритма. Некоторые лучше работают с большими наборами данных, а некоторые лучше работают с данными большого размера. Таким образом, важно оценить эффективность модели для вашего конкретного набора данных. В этом подразделе рассматривается...
Читать далее
Глубокое обучение относится к определенным типам машинного обучения, но точное определение найти сложно. Этот термин был придуман примерно в 2006 году, но различные формы изучались с тех пор, как машинное обучение возникло как область исследований [1]. Это часто связано с нейронными сетями, в...
Читать далее
Существует несколько основных категорий подходов к машинному обучению: Обучение с учителем: в обучении с учителем алгоритмы описывают взаимосвязь между входными переменными или векторами входных данных и наблюдаемыми результатами и применяют их к новым входным данным для прогнозирования результата....
Читать далее
Машинное обучение (ML) - это тип искусственного интеллекта, который упрощенно можно определить как: системы учатся на основе прошлого, чтобы предсказывать будущее [1]. Алгоритмы используются для «изучения» взаимосвязи между переменными данных. Другое определение гласит: «Алгоритм машинного обучения...
Читать далее