Hejto.pl
Dodaj post

Wpisz coś do wyszukania (minimum 2 znaki)

#ml

Specjalista

w Hydepark

0

Polska jest w wyjątkowej ciemniej d⁎⁎ie, jeżeli chodzi o wiedzę o zagrożeniach wynikających ze statystycznego uczenia.

Skąd to wiem? No cóż, mogę się założyć, że nawet gdybym teraz użył dużo bardziej znanego terminu "uczenie maszynowe" to i tak 90% z was pomaszerowała by szukać definicji w googlach...

Nie wiemy jakie prawa mamy, nie wiemy jakie prawa zyskaliśmy w nowym EU AI ACT. Nasza wyobraźnia jest pogrążona w jakiś dziwnych wyobrażeniach o terminatorze i nieistniejącym lekartwie na raka.

Ogólnie to Big tech będzie nas r⁎⁎⁎ać aż nas kukle będą swędziały...

(eh)

śmieszne zdjęcie dla atencji

Autorytet2

Och, to dobrze, że należę do pozostałych 20%.

Gruba ryba8

@0nc0l *uczenia statystycznego tak swoja drogą, jakbyś po polsku pisał.

Big tech nie może zacząć tego robić jeżeli robi to od dawna.

Ogólnie to znam terminy ale mam problem ze zrozumieniem o co dokładnie tobie chodzi, bo zamiast być wprost komunikatywnym to właśnie piszesz w stylu wieszczym bez konkretów z niezrozumiałych dla mnie powodów.

Osobistość0

Też chłopa nie zrozumiałem 🙂

Specjalista0

@DiscoKhan ugabuga ugug banana

Mam nadzieje że teraz pan polak zrozumie.

Pokaż więcej komentarzy (6)

Twórca

w Programowanie

6

Czy trudno jest się przebranżowić z webdev(głównie backend, głównie .NET, dwu letnie doświadczenie) do AI/ML? Zaplecze matematyczne posiadam.

   

Kompan6

Sam swego czasu myślałem nad takim przebranżowieniem i w sumie też miałem oczekiwania typu "będzie dużo matematyki, jakoś wykorzystam fajnie tę swoją wiedzę". Jak udało mi się wkręcić, żeby złapać, chociaż pojedyncze zadanka związane z ML, to głównie jest to wykorzystywanie gotowców 😛 . Tu może uda się wytrenować gotowca X do naszego celu, a może jednak gotowiec Y i tak to było. Pewnie jest to specyfika już konkretnych firm i zespołów, a ja akurat miałem okazję pracować przy dość prostym przypadku. Z tego, co ja doświadczyłem, poleciłbym Ci zainteresować się gotowcami dostępnymi na Huggingface (https://huggingface.co/docs/transformers/index) i popracować trochę z nimi. Sam zobacz, czy to Ci się podoba.

Twórca5

@rith problemem tej prawdziwej AI to opracowanie modelów i testowanie kosztuje dużo mocy obliczeniowej to już nie są rzeczy co na free tier odpalisz .

Obecnie to chyba będzie sprowadzało się do użycia gotowca

Pokaż więcej komentarzy (5)

Kompan

w Programowanie

6

:rotating_light:Uwaga! 10 grudnia odbędzie się pierwsza konferencja zorganizowana pod marką Order of Devs.
:ticket:Darmowy bilet oraz więcej informacji możesz znaleźć: https://www.subscribepage.com/orderofdevsconference
:male-teacher:Na konferencji pojawią się 3 ścieżki tematyczne:
- data science,
- cloud,
- frontend.
:floppy_disk:Każda osoba posiadająca bilet dostanie linki do transmisji mailem w dniu wydarzenia, dzięki czemu będzie mogła uczestniczyć w wydarzeniu online lub odtworzyć nagranie w innym momencie.
:gem:Właściciele biletów zostaną również zaproszeni do przedsprzedaży dostępu do naszego programu mentoringu grupowego.
Zapraszamy! Zapraszamy też do udostępniania 😉
https://www.facebook.com/Order-of-Devs-238944198047414/

Kompan

w Ciekawostki

6

Pierwsze kroki z interpolacją wartości nieznanych w danych 😉
Nie wchodzę w metmatyczne szczegóły, a jedynie w praktyczną implementację.
https://colab.research.google.com/drive/16oQRCZdGsy2WsliF5gwRmnOC6YZQO9Jx?usp=sharing

Gruba ryba2

@hackerman Super! Weź jakiś tag autorski zrób, orderofdevs czy tam inną kaczkę 🙂

Kompan

w Hydepark

12

Jednym z bardziej ciekawych wzorców architektonicznych jest architektura zwana Pipe And Filters.
Co nam daje?
Polega ona na utworzeniu za pomocą modułów w kodzie idempotentych przepływów danych.

Przykład na ML flow:
Dane => Mapowanie danych => Analiza danych => Imputacja danych => Transformacja danych (np scalowanie) => Uczenie na danych => Weryfikacja modelu => Deploy modelu

Co nam daje P&F?
Możemy bez problemu każdą z tych części zrównoleglić od siebie i użyć tak zwanych collectors do zbierania wyników i przekazania ich do kolejnego modułu.

Dane => 1..N osobnych procesów => Mapowanie danych => Analiza danych => Imputacja danych => Transformacja danych => Kolektor => Uczenie na danych => weryfikacja modelu => Deploy modelu

P. S. Co to podziału analizy statystycznej na mniejsze batche opieram się na Centralnym Twierdzeniu Granicznym, dlatego mogę robić na zatomizowanych ilościach 😉

Z ciekawości czy ktoś chciałby coś o ML/DS ?

Kompan2

@chusteczka_haftowana Yeap :slightly_smiling_face: myślę, że temat fajny :slightly_smiling_face: ale bardzo szeroki

Koneser2

@hackerman takie są najlepsze, ale trzeba mieć o tym większe pojęcie, niż wydzierganie prostego programiku w konsoli 😛

Pokaż więcej komentarzy (11)