С кем можно пообщаться по поводу ML на Python? Интересуюсь данным направлением, хочу пару общих вопросов прояснить
раскрыть ветку (12)
раскрыть ветку (7)
Спасибо. Какие знания, кроме пайтона необходимы, чтобы начать изучать? На сколько тяжело и обширно направление?
раскрыть ветку (6)
раскрыть ветку (4)
А какой конкретно? С математикой туго, хочу вот взяться - интересно узнать, что пригодится.
раскрыть ветку (1)
Математика:
1) Обязательно линейная алгебра. Все нейросети задействуют матрицы, поэтому вы должны понимать, как они перемножаются, складываются, транспонируются, понимать как берется обратная матрица и находится определитель.
2) Матан и диффуры. Обычно задачи оптимизации (куда входят и нейросети) описываются как поиск минимума в пространстве ошибок. Поэтому вам необходимо уменее дифференцировать функции, знать что такое градиент и антиградиент.
3) Теория вероятностей. Тоже must have. Мат.ожидание и дисперсия случайной величины (как дискретной, так и нет), ибо опять же все описывается вероятностно (сигмойды).
1) Обязательно линейная алгебра. Все нейросети задействуют матрицы, поэтому вы должны понимать, как они перемножаются, складываются, транспонируются, понимать как берется обратная матрица и находится определитель.
2) Матан и диффуры. Обычно задачи оптимизации (куда входят и нейросети) описываются как поиск минимума в пространстве ошибок. Поэтому вам необходимо уменее дифференцировать функции, знать что такое градиент и антиградиент.
3) Теория вероятностей. Тоже must have. Мат.ожидание и дисперсия случайной величины (как дискретной, так и нет), ибо опять же все описывается вероятностно (сигмойды).
Посмотри библиотеку http://scikit-learn.org Там реализованы многие основные алгоритмы.
И ещё http://www.nltk.org/ для natural language processing.
раскрыть ветку (1)
IT-юмор
5.6K постов52.5K подписчиков
Правила сообщества
Не публикуем посты:
1) с большим количеством мата
2) с просьбами о помощи
3) не относящиеся к IT-юмору