Ich sage euch: man muß noch Chaos in sich haben, um einen tanzenden Stern gebären zu können (“Also sprach Zarathustra”, Friedrich Nietzsche)
Все что связано с цифровой экономикой
Ещё одно вечернее развлечение посвящаю разработке легкого инструмента командной строки для преобразования файлов PDF в картинки.
Будем использовать , универсальное настраиваемое решение для интерпретатора PDF, XPS и электронных книг, которое можно использовать в широком спектре приложений, таких как средство визуализации PDF, средство просмотра или набор инструментов.
Читать далее «Как с помощью Python преобразовать pdf‑файлы в картинки»
Развлечение на сегодняшний вечер — показать вам, как можно использовать для преобразования файлов PDF в расширение docx.
Наша задача — разработать Python-модуль для преобразования одного или нескольких файлов PDF, расположенных в одной папке, в форме легкой утилиты командной строки не полагаясь на какие-либо внешние утилиты за пределами экосистемы Python.
Читать далее «Как с помощью Python преобразовать pdf‑файлы в doc»
Большинство задач, которые вы решаете в области машинного и глубокого обучения, основываны на генеративной и дискриминативной моделях. В машинном обучении нужно четко различать два типа моделирования:
Чем больше нейронные сети вторгаются в нашу жизнь, тем больше разрастаются области генеративного и дискриминативного моделирования. Для понимания алгоритмов, основанных на этих моделях, необходимо изучить теорию и все концепции моделирования.
Базовое понимание машинного обучения и глубокого обучения — это то, с чего нужно начать. После того, как появится основа, переходите к более сложным темам, таким как генеративные состязательные сети или GAN. Если у вас есть какой-то опыт в задачах классификации изображений (дискриминация) или реконструкции изображений (генерация), то это будет значительным бонусом. Не понимать, что именно скрывается под капотом и как моделируются проблемы — это нормально.
Читать далее «Генеративная и дискриминативная модели»
Вчера, 16 июня 2021, завершились защиты ВКР бакалавров образовательного направления 38.03.05 «Бизнес-информатика». Традиционно, и это надо отметить, качество представленных к защите работ в 2021 было значительно лучше, чем в 2020. Глубина проработки и практические решения, определи успех результатов ВКР на предприятиях Челябинска. Более половины из них уже внедрены. Признание результатов ВКР практиками бизнеса является лучшим подтверждением компетенций наших выпускников.
Читать далее «Новое пополнение команды цифровой трансформации бизнеса»
Недавний опрос 24 000 разработчиков Python в 150 странах мира, который провела компания показал, что, более половины всех разработчиков Python традиционно используют его и для веб-разработки, хотя 59% разработчиков используют его в проектах Data Scienceએ! Python обогнал Javaએ и в мире стал вторым по популярности языком программирования для Web. Уже готов богатый набор фреймворков, например, Djangoએ, Flaskએ и Pyramidએ для web-разработки. Здесь мы обсудим пять тенденций, которые делают Python наилучшим выбором для веб‑разработчиков в 2021 году.
Читать далее «Топ 5 тенденций web-разработки на Python для 2021 года»
Когда в Стэнфорде появился курс (глубокое машинное обучение), то для него намеренно и специально были разработаны задания по программированию самого низкого уровня, включающие реальные вычисления, связанные с обратным распространением ошибок. Студенты должны были реализовать прямой и обратный проход каждого слоя в необработанном виде. Естественно, некоторые ученики неизбежно жаловались на доске объявлений в классе:
«Почему мы должны описывать обратный проход, когда в реальном мире есть фреймворки такие, как TensorFlow, которые вычисляют его автоматически?»
Кажется вполне разумно, на первый взгляд, что если после окончания курса вы никогда не собираетесь писать обратные проходы, то зачем в этом практиковаться? Преподаватели ради собственного развлечения мучают студентов? Некоторые простые ответы могут привести к аргументам типа «то, что скрывается под капотом есть бесполезная интеллектуальная мастурбация и надо ли этим заниматься» или «возможно, позже вы захотите улучшить основной алгоритм», однако, есть гораздо более сильный и практичный аргумент, которому я хотел бы посвятить целый пост:
> Проблема обратного распространения — очень даже неплохая концепция.
Читать далее «Да, вы должны понимать, что такое обратное распространение»
Года три назад в своих Записках я опубликовал историю из научно-популярной лекции «ШАМАНСТВО» В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ доцента ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова, д.ф.-м.н. А.Г. Дьяконова. В ней внятно объясняется слово «шаманство» по отношении к обработке больших данных и необходимость наличия у исследователя некоторого эмпирического опыта, а не только знания строгостей математики. Вопрос соотношения детерминизма и хаоса в любых природных процессах волновал меня ещё со студенческой скамьи, а что-бы преодалеть хаос в нейронных сетях и заставить их работать должным образом творец должен их одухотворить.
С тех пор много воды утекло и накопился некоторый опыт по поводу эксплуатации и приготовления нейронных сетей, а на глаза случайно попалось эссе , мысли которого с некоторыми дополнениями и комментариями созвучны моим, а выпускница магистратуры пожаловалась на низкую вероятность прогноза дефектов керамических изоляторов высоковольтных линий электропередач и всё сложилось в кучку. Так и появилась эта записка с рецептом практического приготовления нейронных сетей. Начинаем… Вперёд и вниз ↓
Есть пара фактов, которые подвигли написать этот рецепт.
Читать далее «Рецепт приготовления нейронных сетей»
