Контакты
Местоположение
Россия, Ставропольский край, Ставрополь

Достижения

Все достижения (2)

Наибольший вклад в теги

Все теги (36)

Лучшие ответы пользователя

Все ответы (71)
  • Как сделать рандом в питоне?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    import random
    round(random.uniform(1,5),2)

    Это будет выдавать десятичную дробь в диапазоне от 1 до 5, с двумя цифрами после запятой.

    (ОТРЕДАКТИРОВАНО) после небольшой проверки выяснилось что данный код иногда (редко будет выдавать) числа такие 1.1 или 2.3 что бы избежать этого написал вот такую функция которая всегда будет выдать случайное число с двумя цифрами после запятой.
    import random
    def get_random(a=1,b=5):
        while True:
            number = round(random.uniform(a,b),2)
            if len(str(number).split('.')[1]) == 1:
                continue
            else:
                return number
    Ответ написан
    2 комментария
  • Как нейросети обрабатывают текстовую информацию?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    Вы правы каждое слово кодируется. Существует огромное количество методов кодирования для NLP (Natural Language Processing). Основной метод кодирования это представления слова в виде вектора где самая важная часть (что делает NLP возможным) при создании такого вектора слова которые используются в схожих контекстах имеют схожее но не одинаковое векторное представление. Векторная схожесть может быть подсчитана разными способами ну например Евклидово расстояние. В таком случае например вы будете иметь уникальный вектор для каждого слова где вектора с близкими Евклидовыми расстояниями будут означать слова которые используются в схожих контекстах. Что касается формата данных которые получит нейронная сеть, то каждый вектор трансформируется где каждое число трансформируется в число 0 до 1. Существует опять таки несколько техник. самая простая формула (x - min(X)) /(max(X) - min(X)), где x это каждый элемент вектора, ну и соответственно min(X) - минимальный элемент вектора max(X) максимальный элемент вектора. подобная трансформация применяется к каждому элементу каждого вектора. Это примитивный пример, для понимания идеи. Данный вопрос глубокий различные техники кодирования могут быть очень сложны и существуют не мало разных подходов для решения подобных задач. Что касается двоичного входа для нейронных сетей то ответ нет. Нейронные сети могут в том числе получать двоичные значения, но не ограничены этим, также они могут получать дискретные (целые) или числа с плавающей запятой.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Что такое «base» в начале командной строки?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    base это ваша окружающая среда, что бы отключить conda deactivate что бы включить обратно conda activate.
    VS code не видит потому что использует другую окружающую среду. ctrl+shift+p запускаем панель управления в ней печатаем python выбираем selected interpreter выбираем тот который использует анаконда и все там прекрасно будет видеть.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Почему ResNet дает слишком хорошие результаты?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    На практике такие метрики могут означать лишь одно вы тренируете и тестируете на одних и тех же данных. Первое место для проверки
    test_dataset = ASDataset(client_file="raw/client_train_raw.txt", imposter_file="raw/imposter_train_raw.txt", \
        transforms=preprocess)
    train_dataset = ASDataset(client_file="raw/client_test_raw.txt", imposter_file="raw/imposter_test_raw.txt", \
        transforms=preprocess)
    train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
    test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

    второе место для проверки естественно сам класс DataLoader.
    ну и третье сами файлы что бы по запарке они не содержали одно и тоже содержимое.

    В каком случае возможны такие метрики ну например данные на которых вы учитесь в них входная переменная это температура в цельсии а то что нужно "предсказать" температура в фаренгейтах. Ваши тестовые данные по структуре такие же но сам датасет алгоритм никогда не видел. На тех данных что алгоритм тренировался он благополучно выучит школьную формулу перевода из цельсии в фаренгейты и справится со 100 точностью. По простой причине в данная проблема состоит только из детерминистической составляющей, т.е вариативность отсутствует. (Данный пример специально примитивен. Это может и Unsupervised Learning это может задача где на вход "features" пойдут десятки переменных и.т.д лишь бы отсутствовала вариативность). Подобные примеры как этот будут выдавать такие метрики.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Почему функция y=x^x начинает возрастать, начиная с аргумента 1/e?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    Потому что точка (1/e, f(1/e)), это критическая точка. Критическая точкой называется точки где функция либо не дифференцируема, либо производная функции равна нулю.
    Соответственно наша функция, y = x^x, ее производная будет x^x*(ln(x) + 1). далее приравниваем производную к нулю x^x*(ln(x) + 1) = 0 и решаем для x. Решением данного уравнения будет 1/e Подставляем 1/e в исходное функцию и получаем это вы уже нашли округленно 0.692. (1/e,0.692) - Критическая точка. А в критических точках функция меняет свое направление, то есть если до этого шла на убавление проходя через критическую точку она пойдет на возрастание и наоборот.
    И так ответ Потому что (1/e, f(1/e)) Является критической точкой.
    Также далее посредством тестов можно найти является ли критическая точка локальным минимумом или максимум в нашем случае глобальным потому что она одна. В данном случае тест легко покажет что это точка глобальный минимум. А минимум слева убывает проходит через критическую точку и начинает возрастать.
    ДОПОЛНЕНИЕ К ответу.
    Выходит, что до 1/e функция убывает, а после - возрастает. Откуда берется такая связь?

    Здесь дело в том что данная критическая точка как указал выше является минимумом в контексте вашего вопроса даже не важно глобальным или локальным. Что бы критическая точка называлась минимум производная функции должна быть отрицательной слева от критической точки и положительной справа от критической точки если подставим в производную (ее я привел в самом начале) число не много меньшее чем критическая точка то мы получим отрицательное значение (что значит функция убывает) а если не много большее то положительное значит (функция возрастает). Поскольку функция убывает слева от критической точки и возрастает после нее это и есть определение минимума. Мы сейчас математическим методом нашли минимум. То есть ваша функция убывает до критической точки и возрастает после нее. Потому что точка является минимумом (в данном случае глобальным). Так будет не много точнее.
    Ответ написан
    Комментировать