Посты с тэгом машинное обучение


Pygest #13. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [04 июля 2017 — 17 июля 2017]

Всем привет! Это уже тринадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся оптимизации Python, его внутренностей, Django, машинного обучения и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Перейти к дайджесту


Метод BFGS или один из самых эффективных методов оптимизации. Пример реализации на Python



Метод BFGS, итерационный метод численной оптимизации, назван в честь его исследователей: Broyden, Fletcher, Goldfarb, Shanno. Относится к классу так называемых квазиньютоновских методов. В отличие от ньютоновских методов в квазиньютоновских не вычисляется напрямую гессиан функции, т.е. нет необходимости находить частные производные второго порядка. Вместо этого гессиан вычисляется приближенно, исходя из сделанных до этого шагов.

Существует несколько модификаций метода:
L-BFGS (ограниченное использование памяти) — используется в случае большого количества неизвестных.
L-BFGS-B — модификация с ограниченным использованием памяти в многомерном кубе.

Метод эффективен и устойчив, поэтому зачастую применяется в функциях оптимизации. Например в SciPy, популярн


Интервью с программистом из Тинькофф Банка Андреем Степановым о языке Python и ML

Серию интервью с докладчиками PyCon Russia продолжает разговор с разработчиком-аналитиком из Тинькофф Банка Андреем Степановым. Мы поговорили с Андреем о месте Python в инфраструктуре банка, о машинном обучении и о технологии распознавания речи.


Читать дальше →



Pygest #12. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [20 июня 2017 — 03 июля 2017]

Всем привет! Это уже двенадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся внутренностей Python, машинного обучения, популярных фреймворков и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Перейти к дайджесту


Метод оптимизации Нелдера — Мида. Пример реализации на Python



Метод Нелдера — Мида — метод оптимизации (поиска минимума) функции от нескольких переменных. Простой и в тоже время эффективный метод, позволяющий оптимизировать функции без использования градиентов. Метод надежен и, как правило, показывает замечательные результаты, хотя и отсутствует теория сходимости. Используется по умолчанию в функции optimize из модуля scipy.optimize популярной библиотеки для языка python, которая используется для математических расчетов.
Читать дальше →


Pygest #11. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [6 июня 2017 — 19 июня 2017]

Всем привет! Это уже одиннадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся устройства Python, машинного обучения, перехода на Python 3, Django и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Перейти к дайджесту


Pygest #11. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [6 июня 2017 — 19 июня 2017]

Всем привет! Это уже одиннадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся устройства Python, машинного обучения, перехода на Python 3, Django и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Перейти к дайджесту


[Перевод] Механизм подсчета нейронной сети в PL/SQL для распознавания рукописных цифр

Дорогие коллеги, спешим порадовать всех, кто неравнодушен к наукоемким задачам. Сегодня мы приготовили для вас перевод любопытной публикации от экспертов по базам данных из CERN, посвященный обучению и эксплуатации нейронных сетей с помощью Python и инструментария на базе Oracle PL/SQL.



В этой статье вы найдете пример построения и развертывания базового механизма подсчета искусственной нейронной сети с использованием PL/SQL. Статья предназначена для учебных целей, в частности для практиков Oracle, которые хотят на конкретном примере познакомиться с нейронными сетями.
Читать дальше →


Открытый курс машинного обучения. Тема 9. Анализ временных рядов с помощью Python

Доброго дня!


Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.



Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.

Читать дальше →


Простой веб-сервис с нейронной сетью

В своих проектах активно использую сверточные сети на базе фреймворка Caffe. Но они все работают в изолированных средах, а обмен данными идет либо через СУБД, либо через достаточно сложные http-сервисы.


Поэтому, пару недель назад тренируясь с питоном и caffe задумался как можно попроще запускать нейросеть на caffe для веб-сервиса на node.js


Кому интересно — внутри коротко как это реализовал и ссылка на пример.

Читать дальше →