DataFrog: Data Science

Почему не следует деплоить модели Sklearn в прод Sklearn — это идеальная библиотека для всех видов традиционных задач ML. Однако если попробовать развернуть любую модель на основе sklearn в прод, запахнет жаренным. Объясняем, почему, и что с этим можно сделать. #python

🤖 Интересуетесь Data Science и Machine Learning? Изучите модели матричной факторизации на примере ALS и BPRMF. На занятии мы познакомимся с коллаборативной фильтрацией, рассмотрим особенности обучения моделей ALS и BPRMF. а именно: ➡️ Познакомимся с популярным подходом к построению рекомендательных систем: collaborative filtering. ➡️ Изучим архитектуру моделей ALS и BPRMF. ➡️ Рассмотрим особенности функций потерь, которые используются для обучения этих моделей. ➡️ Применим модели ALS и BPRMF на практике. 📆 Дата и время: 3 октября в 20:00 мск Участие бесплатное Занятие проходит в преддверии старта курса «Рекомендательные системы». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджеров OTUS! 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить урок: https://vk.cc/cBlYP6 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Заверните сверните два Сверточные нейросети впервые были предложены дедушкой Лекуном еще в далеком 1988 году. Прошло почти 36 лет, а это до сих пор одна из самых используемых архитектур в DL. Ёмко рассказываем, как это работает, а в конце объясняем, как решить самую распространенную задачу на свертки с собеседований. #NN

Middle аналитики на месте? Пост «проверь себя»: на сколько из этих популярных вопросов по SQL вы смогли ответить сами?

Российская BI-платформа Analytic Workspace запустила бесплатный интенсив по ML-прогнозированию в AW BI. ☝🏻Не упустите возможности: бесплатно прокачать свои навыки, стать более продвинутым BI-аналитиком, за которым охотятся HR-специалисты, и увеличить свой заработок. Участников ждёт: ⚡️7 дней обучения с ТОП-экспертами; ⚡️не просто теория, а реальные кейсы и задачи; ⚡️конкурс — применение полученных знаний на практике; ⚡️призовой фонд 200 000 рублей; ⚡️возможность пополнить портфолио конкурсным кейсом; ⚡️сертификат финалиста конкурса от AW BI. Все, что от вас требуется: ✔️умение строить визуализации (дашборды, виджеты); ✔️базовое знание SQL; ✔️перейти по ссылке и оставить заявку на участие. После интенсива сможете собирать обучающие датасеты, обучать ML-модели при помощи инструментов Data Science и применять их для прогнозирования в BI. И не только!🔥 Регистрируйтесь по ➡️ссылке⬅️, проходите обучение и становитесь ТОПом в профессии! Реклама. Рекламодатель ИП Назаренко С.О. ИНН: 183111053286

Как сделать так, чтобы нейросеть не переобучалась Переобучение – это одно из главных проклятий большинства ML-алгоритмов, в том числе нейросетей. Вещь неприятная, конечно, но в большинстве случаев фиксится достаточно просто. Надо только знать специальные фокусы...

Дописываем собственные методы в pandas Pandas – прекрасная обширная библиотека, в которой есть куча полезного. И все же, у кого из нас не возникало мысли "Как жаль, что именно такого метода, как мне надо, тут нет!"... В общем, следите за руками: сейчас научим вас добавлять прямо в библиотеку любой самописный метод.

Установка SQLAlchemy и подключение к базе данных SQLAclhemy — это де-факто фреймворк для работы с реляционными базами данных в Python. Он был создан Майком Байером в 2005 году. Эту систему используют, например, Reddit, Hulu и Dropbox. Знание SQLAclhemy сейчас важный навык (и требования в вакансиях это подтвердят). Для начала, научимся подключаться к базе данных.

Пополняем ваш список ресурсов новыми сайтами для практики SQL – HackerRank’s SQL practice – StrataScratch – Mode SQL tutorial – SQLZoo – DataLemur

На словах ты Лев Толстой, а на тесте...

Backpropagation: главный нейросетевой алгоритм Нейронные сети обучаются с помощью градиентного спуска, а чтобы применять его, нужно уметь эффективно вычислять градиенты функции потерь. Для какой-нибудь запутанной нейросети это может быть очень сложной задачей, но на помощь спешит метод обратного распространения ошибки: разбираемся.

Знали ли вы, что случайные деревья можно тестить на трейне? Такой метод называется out-of-bag validation (в комментах даем приз за самый смешной перевод названия на русский). Давайте разбираться, почему это работает. #train

В лучших традициях нумерологии Мы проанализировали бигдату, подсчитали статистику, посоветовались со звездами и выкатили трушный тест для тех, кто еще не определился с профессией. Пиши в коментах, кто ты

Почему итерации по строкам в pandas такие медленные? При использовании Pandas всегда рекомендуется избегать итерирования по DataFrame. Иначе это приведет к огромным потерям по времени выполнения. Но почему? #python #pandas #strings

ARIMA ARIMA — это такой алгоритм для прогнозирования временных рядов. ARIMA использует исторические значения и скользящее среднее, чтобы получить предсказания. В карточках – интуитивное объяснение, немного математики и код.

Простая задача с собеседования аналитика Поезд состоит из шести вагонов. В среднем, в каждом вагоне едет 18 пассажиров. После того, как один вагон отцепили, среднее число пассажиров в оставшихся вагонах сократилось до 15. Сколько пассажиров находилось в отцепленном вагоне? 😻 #задачи

Data Science. Инсайдерская информация для новичков Автор: О'Нил Год издания: 2021 #ds #ru Скачать книгу

Разбор волнующей задачи про брадобрея Знаем, вас не обманешь. В комментариях уже давным-давно разобрались, что задачка не имеет решения из-за парадокса Рассела. Но в чем же дело? И о каком парадоксе речь? Рассказываем. 😻 #задачи

Python для сложных задач Автор: Дж. Уандер Плас Год издания: 2018 #python #ds #ru Скачать книгу

Чучух-чучух тутуууу Это к вам едет новая воскресная задача. Вагоны в жд компании нумеруются от 1 до N. Вы подходите к путям и видите единственный вагон с номером 60. Сколько, вероятнее всего, в общем вагонов у компании? 😻 #задачи