Эффективность экспериментов базируется на организационной и технической стороне работы. Начинающие инженеры, которые занимаются нейросетями и обучают модели, совершают достаточно типовые ошибки. Например, увлекаясь перебором и тюнингом моделей машинного обучения, упускают важнейший этап подготовки данных, не задумываются о том, как сделать эксперименты воспроизводимыми, а этап программирования быстрым. Давайте поговорим об этом - как эффективно проводить эксперименты с нейросетями. Читать далее
В этом посте я собрал чеклист, на который я постоянно ссылаюсь, работая над комплексным проектом по машинному обучению. Зачем мне вообще нужен чеклист? Поскольку вам необходимо иметь дело с многочисленными элементами проекта (подготовка, вопросы, модели, подстройка и т. д.),…
Привет, Хаброжители! Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению. Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью: от базовых концепций ML и программирования…
В субботу завершился месячный конкурс по машинному обучению от mail.ru ML bootcamp 5. я занял в нем 14ое место. Это уже третий мой конкурс, в котором я выиграл одежду и за время участия у меня сформировался фреймворк (который я, недолго думая, назвал QML, сокращение от ника и machine learning) для…