Хорошо...попробую...правда это не виртуалка

Если ставил из магазина видны  эмулятор, то не советую юзать под такое, лучше виртуалку

Думаю ты прав, спасибо )

Гайз, а есть тут спецы по spark?

Короч, у меня есть  метритки по spark job, и глядя на нее не понимаю какую метрику улучшить (cpu/memory/network, etc)

спасибо)

ребят, а как визуализируют градиентный спуск сложных моделей?
Вот как я визуализировал спуск для такой сети. И как бы для всего 2х весов уже 3 измерения графика нужно, не говоря уже о слоях

Уменьшением дименций можно

типо взять все веса и взять по первым 2м главным компонентам? (типа PCA)

Я приверженец layer rotation, но как-то эта статья осталась без внимания.

Layer rotation: a surprisingly powerful indicator of generalization in deep networks?

Ребят, как графики в seaborn сделать черно-белыми ?

эмм... где мои веса?

а не, это я дурачок

sns.set_style('white')

Возможно, не лучшее решение)

Хм...ок..

Ну это уже явно легко можно загуглить

Добрый день.
Есть следующая задача: есть временные ряды изменения какой либо величины. И есть временные ряды величин, от которых зависит первая.
Необходимо формировать модель, которая бы при изменении зависящих величин давала плюс минус такой же отклик (хотя бы визуально, на графике функций).
Есть команда из 2 человек с нулевым опытом м ML, но опытом в классическом мат. моделировании (уравнения состояния, численные методы, мкэ и т.п.).
А вопрос такой. Насколько тривиальна такая задача в области ML и сколько по вашему мнению понадобиться этой команде времени, чтобы сделать подобное?
И ещё такой вопрос. Можно ли обучить модель по 1 временному ряду? Например человек руками рисует временную зависимость, мы это все превращаем во временной ряд и создаём модель, которая давала бы нормальные результаты на существующей выборке и могла бы экстраполировать эти ряды, как бы повторяя паттерн нарисованного?