Презентация Machine learning from scratch: myth or reality онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Machine learning from scratch: myth or reality абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 42 слайда. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.

Презентации » Устройства и комплектующие » Machine learning from scratch: myth or reality

Просмотр ВСЕЙ презентации! ЖМИТЕ

Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!

Смотреть онлайн
Скачать

Тип файла:

ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:

42 слайда
Для класса:

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:

4.11 MB
Просмотров:

60
Скачиваний:

0
Автор:

неизвестен

Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд

Содержание слайда:

№2 слайд

Содержание слайда: Machine learning from scratch: myth or reality? Dmitry Kozlov Kemerovo January 25, 2018

№3 слайд

Содержание слайда: Data is the new Oil We need to find it, extract it, refine it, distribute it and monetize it.

№4 слайд

Содержание слайда: The world’s most valuable resource is no longer oil, but data

№5 слайд

Содержание слайда:

№6 слайд

Содержание слайда:

№7 слайд

Содержание слайда:

№8 слайд

Содержание слайда:

№9 слайд

Содержание слайда: Applications of machine learning in real life Fraud Detection Customer churn prediction Credit scoring Image recognition system Recommender system Anomaly detection

№10 слайд

Содержание слайда:

№11 слайд

Содержание слайда: Зачем? Возможность получить интересную работу и сложные задачи Развитие интуиции, собственная оценка событий и фактов Общие подходы к решениям задач в различных прикладных областях Применение в реальных практических задачах

№12 слайд

Содержание слайда: Что важно для старта? Мотивация, фокус и желание Английский язык (GitHub, arXiv, YouTube, Coursera, Google, etc.) Задавать вопросы на английском языке в Google Хотя бы один язык программирования (Python, R, С++, C, Java, Matlab, etc.) Windows, macOS, Ubuntu Поддержка сообщества

№13 слайд

Содержание слайда: Какие бывают данные? Табличные данные Временные ряды Изображения Видео Текст Звук Другие...

№14 слайд

Содержание слайда: С чего начать?

№15 слайд

Содержание слайда: С чего начать? Начать с практики Столкнуться с проблемами Найти решение в теории Применить решение или вернуться к пункту a) KISS principle “Keep it simple, stupid” Линейные модели (Linear regression, Logistic Regression, Ridge regression, Lasso, SVM, Naive Bayes, etc.)

№16 слайд

Содержание слайда: Что нужно помнить? Время ограничено, в том числе на обучение Необходимо декомпозировать сложные задачи Проще начать с хорошо изученных областей машинного обучения Помнить свою цель обучения, выбирая образовательную траекторию

№17 слайд

Содержание слайда: Какие инструменты? Искать популярные инструменты на GitHub Табличные данные (Pandas) Линейный модели (Scikit-learn) Градиентный бустинг (LightGBM, CatBoost, XGBoost) Нейронные сети (Tensorflow, Keras, PyTorch, Caffe, MXNet) Оптимизация гиперпараметров (Hyperopt) Визуализация (Seaborn, Plotly, Bokeh, Matplotlib)

№18 слайд

Содержание слайда: Какие ресурсы нужны? Для анализа небольших табличных данных (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, etc): Ноутбук / Домашний компьютер c SSD, RAM >= 4-8 GB, CPU >= 2 Для нейронных сетей, анализа текста, изображений и аудио - нужны видеокарты (GPU) от Nvidia

№19 слайд

Содержание слайда: Какие ресурсы нужны для DL?

№20 слайд

Содержание слайда: Какую IDE выбрать? Jupyter Notebook PyCharm Vim Любую, с которой вы уже знакомы и хорошо ориентируетесь

№21 слайд

Содержание слайда: Что делать потом? Постоянно учиться и узнавать новое Вспоминать лучшие наработки прошлого на практике Погружаться в детали и научные статьи, если есть необходимость модификации метода или параметров

№22 слайд

Содержание слайда: Что пригодится? Линейная алгебра Комбинаторика Дискретная математика Теория вероятности Математический анализ Методы оптимизации Дифференциальные уравнения Структуры данных Визуализация данных Теория графов, алгоритмы на графах

№23 слайд

Содержание слайда:

№24 слайд

Содержание слайда: Open Data Science Крупнейшее русскоязычное Data Science сообщество, существует с 2015 года Количество участников на данный момент: 10014 https://youtu.be/yPKu2vE4UqM?t=2h45m55s Регистрация: http://ods.ai Блог на хабре: https://habrahabr.ru/company/ods/

№25 слайд

Содержание слайда: Что нужно знать про ODS? История сообщений с 2015 года! (Поиск по ключевым словам, каналам и авторам в Slack) Встречи, конференции, Data Science завтраки, тренировки, соревнования, вакансии, (#meetings, #kaggle_crackers, #deep_learning, #nlp, #proj_*,etc.) Есть каналы и информация по всем темам так или иначе связанным с машинным обучением и анализом данных

№26 слайд

Содержание слайда: Что нужно знать про ODS? Обязательно стоит задавать вопросы в соответствующих тематических каналах (правильный вопрос - это больше половины ответа) Будьте осторожны, ODS затягивает

№27 слайд

Содержание слайда: Что нужно знать про ODS? Ежегодный http://datafest.ru/ Большое количество специалистов из лучших IT-компаний России всегда готовы ответить на Ваши вопросы и бесплатно Несколько запусков бесплатного массового курса по машинному обучению ML Course ODS (участники сообщества делятся опытом с начинающими)

№28 слайд

Содержание слайда: Что нужно знать про ODS? Канал #welcome и #career - здесь вы можете узнать биографию и карьеру многих участников ODS #edu_books, #edu_coursees Тренировки по машинному обучению #mltrainings_beginners

№29 слайд

Содержание слайда: #_meetings_siberia in ODS Сибирская ячейка ODS, каналы: #_meetings_siberia, #_meetings_tomsk (Новосибирск (ЦФТ, 2ГИС, etc), Томск, Барнаул давно и активно встречаются, устраивают совместные завтраки, митапы и конференции) Календарь в Новосибирске https://goo.gl/RrSAa4 Meetup ODSS CFT 16.12.17

№30 слайд

Содержание слайда: #_meetings_siberia in ODS

№31 слайд

Содержание слайда: Тренировки по машинному обучению в Yandex Анонс новых тренировок: https://events.yandex.ru/events/mltr Видео с прошедших тренировок: https://www.youtube.com/channel/UCeq6ZIlvC9SVsfhfKnSvM9w) Календарь соревнований: http://mltrainings.ru/

№32 слайд

Содержание слайда: Платформа для соревнований по машинному обучению мирового уровня с обсуждением задач и общим рейтингом участников

№33 слайд

Содержание слайда: а решать ? Решать вместе Быстрые проверки гипотез, больше экспериментов Фокус на целевой метрике Учиться на сложных примерах Расширять кругозор Автоматизировать повторяющиеся операции Собирать коллекцию трюков

№34 слайд

Содержание слайда: Полезные ссылки Тренировки по машинному обучению Видео с тренировок по машинному обучению https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science

№35 слайд

Содержание слайда: Полезные ссылки Machine Learning https://www.coursera.org/specializations/aml Reinforcement learning (#reinfocement_learnin ODS): https://www.youtube.com/watch?v=PtAIh9KSnjo https://www.coursera.org/learn/practical-rl https://www.edx.org/course/reinforcement-learning-explained-microsoft-dat257x http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0

№36 слайд

Содержание слайда: Полезные ссылки Natural Language Processing (#nlp in ODS): http://web.stanford.edu/class/cs224n/ https://www.youtube.com/watch?v=OQQ-W_63UgQ https://www.coursera.org/learn/language-processing http://deephack.me/ Self-driving cars (#self_driving in ODS): https://www.udacity.com/courses/self-driving-car https://selfdrivingcars.mit.edu/

№37 слайд

Содержание слайда: Полезные ссылки Deep Learning (#deep_learning in ODS): http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/ https://www.coursera.org/specializations/deep-learning https://www.youtube.com/playlist?list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk https://www.youtube.com/watch?v=Am82yvUSwRE http://vision.stanford.edu/teaching/cs131_fall1718/ https://www.youtube.com/watch?v=p5SjqD7Ut4Y&list=PLbwKcm5vdiSYL_yEwQ6JIICBA4dMtHNxo

№38 слайд

Содержание слайда: Полезные ссылки Big Data (#big_data in ODS) http://mattturck.com/wp-content/uploads/2017/05/Matt-Turck-FirstMark-2017-Big-Data-Landscape.png https://www.coursera.org/learn/big-data-essentials https://www.coursera.org/courses?languages=en&query=Yandex

№39 слайд

Содержание слайда: Полезные ссылки Разбор лучших решений Kaggle: http://ndres.me/kaggle-past-solutions/ https://www.kaggle.com/wiki/PastSolutions http://www.chioka.in/kaggle-competition-solutions/ Блог Александра Дьяконова Беседы с гуру Data Science https://github.com/rushter/data-science-blogs

№40 слайд