Size: a a a

ML Boot Camp Official

2021 June 24

K

K-S in ML Boot Camp Official
формально да, но не очень понятно, что именно является таргетом, поэтому, видимо, сложновато получить 0 на паблике
источник

SD

Stanislav Demchenko in ML Boot Camp Official
я думаю, много кто пытается это выяснить пробивкой лб. хотя бы примерно, чтобы ориентироваться лучше, что на привате может зайти
источник
2021 June 28

RY

Ruslan515 Y in ML Boot Camp Official
добрый день. есть ли в tensorflow метрика F1? у меня сильный дисбаланс классов (бинарная задача) и как я понял BinaryAccuracy не подойдет. или может подскажете другую метрику?
источник

IG

Ivan Glebov in ML Boot Camp Official
В первой ссылке, вроде говорят, что метрики убрали, и считайте сами
источник

IG

Ivan Glebov in ML Boot Camp Official
источник

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
я почти угадал, только минкульт тоже картинки 😒
источник

RY

Ruslan515 Y in ML Boot Camp Official
мда) ну ладно хоть код есть ))
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
какой код? уже новости пошли?
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
мде, таблички прямо почти все (
источник
2021 June 29

RY

Ruslan515 Y in ML Boot Camp Official
кто подскажет? https://www.tensorflow.org/text/tutorials/classify_text_with_bert использую эту статью для начала работы. создаю окружение и ставлю tf с помощью команды conda create -n tf-gpu tensorflow-gpu. tf.__version__ == 2.4.1. GPU при этом доступен. затем ставлю tensorflow-text и становиться tf.__version__ == 2.5 при этом GPU уже не доступен. что не так?
источник

М

Миша in ML Boot Camp Official
Зачем писать в чат на 1.5к людей, когда на вопрос отвечают первые две ссылки гугла?
https://github.com/tensorflow/text/issues/435
https://github.com/tensorflow/text/issues/195
источник
2021 July 02

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
Братья дата-сайентисты, а вот подскажите - правильно ли я понимаю, что фичи, вида - расстояние до центров кластеров (например, k-means) - по смыслу получается процедура снижения размерности, мы кучу координат (независимых переменных) для наблюдений, преобразуем всего в несколько, так?

И тогда такие фичи скорее скорее упростят модель (если кол-во переменных мало), чем помогут повысить точность?
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
к тому же пространство наблюдений может быть сложным, а мы все упростим метрикой расстояния... вот думаю, какая была бы адекватнее, для таких вот фич... да, задача регрессии
источник

ДС

Дмитрий Симаков... in ML Boot Camp Official
Не обязательно. Потому что обычные модели не умеют выучивать распределения признаков, считают наблюдения независимыми. Используя метрические методы между наблюдениями, мы часть этой информации можем передать модели. И иногда это помогает.
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
спасибо за инфу... может задача просто такая, что не получается улучшить результат такими фичами
источник

ДС

Дмитрий Симаков... in ML Boot Camp Official
Можно еще кнн признаки построить. Но это долго по времени работать будет.
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
так же очень много признаков будет?
источник

IG

Ivan Glebov in ML Boot Camp Official
Расстояние до ближайшего, не?
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
да, вариант... сказать бы еще модели - до какого
источник

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
можно две фичи - расстояние до бл. соседа - и из какого он кластера
источник