DG
Size: a a a
2019 February 05
DG
Короче, так задумано
DG
https://docs.julialang.org/en/v1/manual/variables/index.html - переопределение констант не работает, если мы уже задействовали её
GC
Lectures in Quantitative Economics as Python and Julia Notebooks (Score: 110+ in 6 hours)
Link: https://readhacker.news/s/3WFir
Comments: https://readhacker.news/c/3WFir
Link: https://readhacker.news/s/3WFir
Comments: https://readhacker.news/c/3WFir
2019 February 06
KT
Отличные лекции. кстати говоря, надо будет проглядеть хотя бы частично на досуге.
Интересный факт: знаменитый курс 18.06 Linear Algebra в MIT переходит на Julia! Будут брать задачи из Vectors, Matrices and Least Squares за авторством Stephen Boyd. Книгу и Julia companion к ней можно легко найти на просторах Интернета.
Pipeline в машинном обучении на Julia: работа началась! См. https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl
Если хочется прямо сейчас, то можно лепить Франкенштейна из ScikitLearn.jl + native Julia.
Но я думаю, что на этом стыке не всё гладко. Тем не менее, в этом есть смысл, потому что ИМХО DataFrame в Julia удобнее, чем Pandas в Python. Поэтому есть смысл какую-либо предобработку делать в Julia, а затем скармливать в python-pipeline с помощью ScikitLearn.jl
Интересный факт: знаменитый курс 18.06 Linear Algebra в MIT переходит на Julia! Будут брать задачи из Vectors, Matrices and Least Squares за авторством Stephen Boyd. Книгу и Julia companion к ней можно легко найти на просторах Интернета.
Pipeline в машинном обучении на Julia: работа началась! См. https://github.com/alan-turing-institute/MLJ.jl
Если хочется прямо сейчас, то можно лепить Франкенштейна из ScikitLearn.jl + native Julia.
Но я думаю, что на этом стыке не всё гладко. Тем не менее, в этом есть смысл, потому что ИМХО DataFrame в Julia удобнее, чем Pandas в Python. Поэтому есть смысл какую-либо предобработку делать в Julia, а затем скармливать в python-pipeline с помощью ScikitLearn.jl
VG
Ну какой ScikitLearn, когда там есть такие штуки как Flux и Knet, у которого есть, цитирую: «automatic differentiation using dynamic computational graphs»?
AL
Так machine learning и deep learning — это разное )))
A
Это сильно помогает учить деревянные модели?
A
Или делать препроцессинг картинок/звука/видео для диплернинга...
ИЦ
Вообще было бы прекрасно если кто-нибудь взялся за аналог сайкита, который легко интернировался в существующий Julia стек
V
Лучше бы ANOVA в JuliaStat добавили бы...
ИЦ
Мне часто говорят - «это опенсорс - бери и делай»
E
Кстати, JuliaComputing начинает проводить платные курсы по ML. Один из инструкторов - создатель Julia. Стоимость курса - 500 $ за 2 дня по 4 ч. Программа: https://juliacomputing.com/docs/Introductiontomlai.pdf
E
(это мне от них реклама сегодня пришла)
V
Опенсорс - не значит бесплатно
A
Кстати, JuliaComputing начинает проводить платные курсы по ML. Один из инструкторов - создатель Julia. Стоимость курса - 500 $ за 2 дня по 4 ч. Программа: https://juliacomputing.com/docs/Introductiontomlai.pdf
Ушлый проходимец
ИЦ
Кстати, JuliaComputing начинает проводить платные курсы по ML. Один из инструкторов - создатель Julia. Стоимость курса - 500 $ за 2 дня по 4 ч. Программа: https://juliacomputing.com/docs/Introductiontomlai.pdf
На фоне кучи курсов по ML и DL (бесплатных и качественных) - это выглядит либо как безысходность, либо желание нажиться