- 117
- 106 832
Айрат Галямов
Приєднався 23 чер 2012
Обучение модели и оценка качества классификации
Обучение модели и оценка качества классификации
Переглядів: 1 949
Відео
Предобработка данных
Переглядів 6 тис.2 роки тому
Ссылка на исходный код блокнота - github.com/Metafiz/bank-customer-classification/blob/main/bank-customer-classification.ipynb Ссылка на файл с исходными данными - github.com/Metafiz/bank-customer-classification/blob/main/Churn_Modelling.csv
Детекция объектов на изображении с помощью YOLOv5, PyTorch и Google Colab (практическая работа)
Переглядів 8 тис.2 роки тому
Детекция объектов на изображении с помощью YOLOv5, PyTorch и Google Colab (практическая работа)
Разведочный анализ данных (EDA) на Python - двумерный и многомерный анализ
Переглядів 1,5 тис.2 роки тому
Ссылка на исходный код блокнота - github.com/Metafiz/bank-customer-classification/blob/main/bank-customer-classification.ipynb
Разведочный анализ данных EDA на Python - одномерный анализ
Переглядів 2,2 тис.2 роки тому
Разведочный анализ данных EDA на Python - одномерный анализ
Постановка задачи классификации клиентов банка
Переглядів 1,1 тис.2 роки тому
Постановка задачи классификации клиентов банка
Приложение дополненной реальности для визуализации 3D-модели пласта
Переглядів 1874 роки тому
Приложение дополненной реальности для визуализации 3D-модели пласта
Приложение дополненной реальности для визуализации 3D-модели пласта
Переглядів 1114 роки тому
Приложение дополненной реальности для визуализации 3D-модели пласта
Списки в Python, срезы, датафреймы Pandas
Переглядів 4864 роки тому
Списки в Python, срезы, датафреймы Pandas
Базовые операции в R, переменные, списки, дата фреймы
Переглядів 1644 роки тому
Базовые операции в R, переменные, списки, дата фреймы
Кластеризация русского текста на Python
Переглядів 6 тис.4 роки тому
Скрипт доступен в репозитории по адресу github.com/Metafiz/nlp-course-20/blob/master/text-clustering.ipynb Датасет новостей с сайта Lenta.ru - github.com/yutkin/Lenta.Ru-News-Dataset
Многоклассовая классификация текста на Python
Переглядів 10 тис.4 роки тому
Исходный код скрипта - github.com/Metafiz/nlp-course-20/blob/master/multiclass.ipynb Датасет новостей с сайта Lenta.ru - github.com/yutkin/Lenta.Ru-News-Dataset
Построение эпидемиологических моделей - практическая часть
Переглядів 824 роки тому
Построение эпидемиологических моделей - практическая часть
Кросс-валидация, метрики, сравнение градиентного бустинга с другими моделями
Переглядів 5665 років тому
Кросс-валидация, метрики, сравнение градиентного бустинга с другими моделями
Разбор конкурса Digital Reputation - применение метода главных компонент
Переглядів 865 років тому
Разбор конкурса Digital Reputation - применение метода главных компонент
Разбор конкурса Digital Reputation - отбор признаков, поиск параметров по сетке
Переглядів 1265 років тому
Разбор конкурса Digital Reputation - отбор признаков, поиск параметров по сетке
Разбор конкурса Digital Reputation - предобработка признаков, построение модели RandomForest
Переглядів 1015 років тому
Разбор конкурса Digital Reputation - предобработка признаков, построение модели RandomForest
Разбор конкурса на Boosters - работа с Pandas DataFrame и Series, визуализация данных на Seaborn
Переглядів 1195 років тому
Разбор конкурса на Boosters - работа с Pandas DataFrame и Series, визуализация данных на Seaborn
Разбор конкурса на Boosters - начало работы с данными, методы работы с Pandas DataFrame
Переглядів 1485 років тому
Разбор конкурса на Boosters - начало работы с данными, методы работы с Pandas DataFrame
Интеллектуальная система контроля парковок НПП Тесла
Переглядів 795 років тому
Интеллектуальная система контроля парковок НПП Тесла
Спасибо !
Сейчас уже версия 20 скоро выйдет.
какая неимоверная шляпа, ничего полезного, только критерии нахождения мультиколинеарности а методы от её избавления даже не представлены, ЭКСЕЛЬ НИ РАЗУ НЕ ОТКРЫЛИ, ооооооооооооооооооооооооооооооочень много воды
ОТличная лекция, спасибо!
Где код?
кот с 87% содержанием псины, в самом начале, зачетный🤣
Спасибо большое за материал и код!
спасибо за полезную информацию. Единственное не понятно, как сохранить pred в новом датасете?
Ни одну картинку не распознала 'UnidentifiedImageError: cannot identify image file [path] '
Айрат, добрый день. Подскажите как с вами можно связаться, не хочу отнимать много вашего времени Нужно несколько вводных советов по работе с нейросетями К сожалению в описании у вас не оставлен ваш код из видео Мне необходимо в короткие сроки разработать нечто связанное с нейросетями. Планирую переобучить yolo на персональные объекты Пожалуйста, если вам не сложно ответьте на этот комментарий Ваш ролик крайне убедительно показываете что вы действительно разбираетесь в том что говорите и мне как программисту хотелось бы с вами перетереть по этому поводу
Классный урок! Всё работает. Для повторения материала, нужно быть внимательным в синтаксисе. Материал актуален
Здравствуйте, я поставил в Gender - Male=1, Female=0, так, как корреляция отказывалась работать из за строковых значений в этом столбце, но по результату у меня там где у вас положительные значения у меня оказываются отрицательные, цифры сходятся. Скажите, можно как то это изменить? Благодарю!
ХУИНЯ
Здравствуйте, можете код прикрепить, пожалуйста?
Какой чистый и звонкий голос, до глубины души... ❤❤❤😘😘😘
Ты делаешь просто охренительные уроки. Правда. Ты очень грамотно и понятно объясняешь спасибо тебе. Я очень жду твои следующие видео, хотя понимаю что к сожалению вряд ли это случится( Но в любом случае спасибо тебе❤
А как обучать если классы представлены в виде столбцов и текст может относиться сразу к нескольким классам?
одна вода
Спасибо за материал. Узнал кое-что новое :) К сожалению, не нашел ни в одном курсе на аналогичную тему решения задачи на классификацию поданного текста к категории "текст не относится ни к одной из известных тем", т.е. когда на вход классификатора подается материал по теме, на которую его не обучали и желательно не искать "наиболее подходящую тему", а отнести его к "неклассифицируемым" и передать "учителям" для дальнейшего анализа. Что посоветуете для решения подобной задачи?
как сделать чтобы одна кнопка сразу чтобы открывало 2 задвижке одновременно?
Это линейная или не линейная регрессия будет?
тут регрессия в смысле задача предсказания количественного значения, а не категориального
День добрый. В ролике прозвучало про практическую часть данного занятия, где можно посмотреть?
Большое спасибо за материал!
здравствуйте! большое спасибо за такие полезные видео. скажите пожалуйста, как попасть к вам на курсы?
короче , Склифасовский
Можете, пожалуйста, поделиться кодом этого всего
Добрый день Айрат, хотела бы связаться с Вами по поводу обучения AI и взять уроки
здравствуйте, вам ответили?
Мы являемся производителями программируемых логических контроллеров, поэтому выражаем благодарность Айрату Галямову за популяризацию темы АСУ ТП. Ждем новые ролики по данной теме.
Спасибо огромное за Ваши потрясающие уроки! 🙏
Очень доступно объясняете. Спасибо!
как это будет работать с 200 записями данных?
Спасибо за то что вы делаете 🙏
Айрат, спасибо за видео. Подскажите, пожалуйста, где можно найти Вашу методичку?
Здравствуйте, есть функция выделения бита из регистра?
Как дообучить нейронку?
загугли как обучить yolo на кастомной модели
Братишь, по-братски скинь ноутбук пожалуйста
Очень Вам благодарен!🙃 Пока точность 0,5 - 0,7, но уже не придется 18000 текстов вручную классифицировать
Добрый день Вы упомянали, что разрабатываете учебное пособие, оно уже готово?
Просто класс, огромное спс вам
Скажите, пожалуйста, вышло ли анонсированное в начале видео учебное пособие по компьютерной лингвистике?
Лемматизацию можно закешировать словарём или функцией-декоратором lru_cache из библиотеки functools. Ускорение в разы/десятки раз.
Какая великолепная лекция! Я разочарована в образовании в своей стране😢 (не РФ). Подскажите, пожалуйста, название ВУЗа? И бакалавриат или магистратура?
Айрат, добрый вечер! Спасибо за полезное и содержательное видео. Можно ли получить ссылку на данный ноутбук?
Добавил в описание
Спасибо за видео 👍
Спасибо большое за лекцию
#Отобрали темы df_res = df.query("topic in ['Мир', 'Экономика','Наука и техника', 'Путешествия', 'Ценности']") # Взяли по 2000 строк из каждой темы df_res = df_res.groupby('topic').head(2000) # Перемешали строки df_res = df_res.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
Эх, звук конечно много значит. Воспринимать очень трудно