2017-07-00 Ml.md
Различия
Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.
|
корзина:статьи_участников:2017-07-00_ml.md [04.09.2018 07:14] 127.0.0.1 внешнее изменение |
корзина:статьи_участников:2017-07-00_ml.md [20.05.2019 15:18] |
||
|---|---|---|---|
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | # Машинное обучение. | ||
| - | Tags: читательский дневник, ML, word2vec, doc2vec, gensim | ||
| - | |||
| - | [Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом ](https://www.youtube.com/watch?v=mk6CCruAxHg) | ||
| - | |||
| - | Несложная, поверхностная лекция по теме машинного обучения, описние простых нейронных сетей, использования сверток и пулинга. Некоторые темы предполагаются, как уже знакомые зрителю, но это мешает только в паре мест доклада. В конце показывается пример на python+ TensorFlow по построению и обучению нейросети для определения цифр. | ||
| - | |||
| - | *** | ||
| - | |||
| - | [Практическое занятие по обработке текста в gensim с помощью алгоритма word2vec](https://www.youtube.com/watch?v=U0LOSHY7U5Q) | ||
| - | |||
| - | Слабый докладчик IMHO. Реальные кейсы не знает, на вопросы отвечает не прямо. | ||
| - | |||
| - | Полу-лекция, полу-доклад про алгоритмы категоризации для слов. Из плюсов, что в комплекте идет IPython notebook с кодом и можно вместе с лектором ручками по-запускать все самому. Но из-за практической составляющей в видео очень много пауз, плюс многое оставлено вне доклада (вы можете что-то запустить, но как оно работает, может остаться для вас непонятным). Так себе, в общем, не советую без параллельной практики. | ||
| - | |||
| - | Если у вас 500млн слов текста, word2vec - ок, doc2vec лучше от 1млн (будет гуд). | ||
| - | |||
| - | |||
| - | ~~OWNERAPPROVE~~ | ||
admin