Вопросы такие: 1) Какие темы освещают для учеников? Примерная программа есть? 2) Сложно ли поступить, если подготовка уже есть (интересует пока заочка)? 3) И на сколько сложны...
В принципе да, можно и так. Вопрос в том только остаётся, важны ли для вас данные, которые будут после этого бинарного классификатора называться не вашими и отсеиваться?
Эмм.. А пример когда вброс на подобии "Шарапова вышла замуж в 10-й раз. Инфа 100% смотреть всем", а в статье написано, что Шарапова вышла замуж, а потом статья вообще о ее био...
Привет всем. Такой вопрос. Думаю попробовать reinforcement learning для обучения сети на векторах из потока заявок для кластеризации клиентов. Как вы думаете есть ли смысл? Ил...
да нах оно? Гугл клауд и все, оно дешевле встанет, чем нанимать админов и железо закупать
Эксель конечно хорошо и я думаю, многие его использовали для каких-то расчетов, а что вы думаете о Datalore?
А ты про обучение, это у меня тоже в ходу. А так я вообще про все твои репозитории. Особенно про документахи по разным темам) Ты случаем не выкладываешь туда статьи с Архива?
Тебе случаем не эффект Доплера классифицировать надо или что-то подобие этого?
норм идея, но не вырастет ли процент ошибок в этом случае?
А как же map reduce? Или что имеется ввиду под децентрализацией?
А есть люди у которых есть такой опыт уже, кто пробовал зоопарк переводить на Tarantool и на сколько это болезненно вышло по срокам?
Хм.. странно, неужели правда приматов так мало сейчас?
Да про них слышал. Вы их используете для управления роботами с помощью мышечных нейроимпульсов или мышечных сокращений или для чего внедряете?
А если исходить из того, что чем больше разных датасетов, тем лучше? И чем больше разносторонен датасет тем лучше? Подходит такая концепция?
О, видимо не прочитал, сорри. Да, тогда с этим не поспоришь. Или как на счёт синтаксического анализа, для схожести новостей?
Но другой вопрос зачем оно надо? И есть ли под это конкретная задача, которая соберёт эти все хайповые слова воедино?)
А есть какие-нибудь книженции тли статейки по NLP алгоритмам? Что бы они были более менее по существу, а не с кучей воды.
И интересно ещё, там изучают только Data Mining или есть в программе и Machine Learning и Deep Learning и прочие тематики?
Удариться в науку и самому придумать? Или поискать научные статьи, может практикует кто, другие методы прогнозов.
Хм.. А кто пробовал устанавливать tensorflow под Вендой? Что там с ним все так плохо? Под 3.6 питон вообще нет?