Data Science и всё такое

Telegram: @just_data_science Даже люди, не очень следящие за новостями в мире DataScience и MachineLearning, наверняка видели (или слышали про) картинки, сгенерированные какими-то нейросетями. И если раньше эти технологии были уделом всяких гиков, то "Космополитен" постарался, чтобы теперь любая блондинка могла, не стыдясь, поднять эту тему во время болтовни на ноготочках. Как работают нейросетки-художники? Если совсем вкратце, то как любая нейронка. Обязательно почитайте вот эту статью 2017 года с нашего канала - принципы работы нейронок абсолютно не изменились с момента ее публикации...

@just_data_science July 24, 2018 Случайный лес (Random Forest, дальше просто RF) - это один из самых мощных алгоритмов, которым быстро обучается даже начинающий Data Scientist. С помощью RF которым можно щёлкать как орехи почти любые задачи построения предсказательных моделей. То есть - брать набор старых данных (например, как менялись цены на бензин последние годы) и выдавать ответ, что будет в будущем (ответ подскажу сразу и без Data Science: вырастут). Ок, закрываю ГуглМэпс Если вы еще не читали на канале статьи про деревья решений - значит пришла пора...

@just_data_science July 04, 2018 Наткнулся на наглядную статью про Машинное Обучение. Не моя, но годно. Авторы взяли в качестве примера задачу - построить модель, которая определяет, где находится дом - в Нью-Йорке (NY) или в Сан-Франциско (SF)? Есть красивые "живые" графики, с помощью которых авторы поясняют процесс - обязательно посмотрите. А ниже - мой вольный пересказ статьи со своими комментами. Итак... Есть база данных с информацией о домах: город, площадь, стоимость, цена за квадрат, возвышение (высота основания дома над уровнем моря), год постройки, количество ванных, спален...

@just_data_science December 07, 2017 Тепловые карты (heat map) - это такой способ визуализации, когда часть данных передается цветом. Никакого тепла от такой графики на самом деле не идет. А называются они так, потому что такое название придумал программист Кормак Кинни, зарегистрировавший такой вид отображения в 1991 году. Откуда они взялись? Сейчас тепловые карты используются в самых разных видах. В виде любых графиков, поверх которых накладывают цветные "пятна". Но изначально тепловые карты Кормак придумал для отображения финансовых данных...

@just_data_science November 22, 2017 Заголовок - не шутка. Есть такой алгоритм классификации, и он так и называется - K-nearest neighbor. Здесь буква К - это число, подразумевающее, что метод для работы берет фиксированное количество соседей. Соседи по общаге или офису? Соседи по пространству - как в геометрическом, привычном нам смысле, так и в математическом. Так что действительно можно использовать даже и настоящих соседей, если понадобится вдруг их расклассифицировать. Работает это так. Берем объект, который хотим классифицировать...