обучение без учителя
-
Хабрахабр
Я выучил иностранный язык за год и у вас тоже получится
Вы хотите выучить иностранный язык, определитесь зачем он вам нужен. Работа? Учёба? Путешествия? Потребление контента на языке оригинала? Вам нужно выучить его срочно или нет? Если вам прямо завтра нужно уезжать в другую страну для работы, то вам будет полезно выучить основные грамматические правила языка и начальную лексику. Это не позволит вам свободно говорить или понимать кого-то, но так вы…
Читать далее » -
Хабрахабр
Гуманитарий с 0 знаний в IT и в программировании (в 1С, в частности). Нулевая вводная часть
Всех приветствую! Цикл данных статей заключает в себе три важных момента: Рефлексия по поводу самообразования в IT-сфере, в частности, на программиста 1С. Из первого пункта вытекает второй: моя рефлексия и мой опыт в процессе обучения могут быть полезными людям с такими же нулевыми знаниями, как у меня. Привлечение внимания профессионалов, которые могут посоветовать, как развиваться в этой сфере. Я пишу…
Читать далее » -
Хабрахабр
4 главные ошибки на пути к эффективному обучению чему угодно
В знаменитом ролике об эффективном обучении профессор Марти Лодбелл рассказывает историю: "У нас была первокурсница Джанет. За первый семестр её средний балл был D (три с минусом по нашей системе). Видя её результат, руководство университета сообщило о скором отчислении. В связи с этим Джанет решила изменить свой подход — 6 часов занятий каждый день без остановки. Каждый вечер в 18:00…
Читать далее » -
Хабрахабр
Настройка LEMP сервера с помощью docker для простых проектов. Часть первая: База
Мы продолжаем цикл обучающих статей для начинающих системных администраторов. В серии "Настройка LEMP сервера с помощью docker для простых проектов" мы разберем docker и docker-compose, рассмотрим, как поднять стек LAMP+Nginx с помощью docker, а также расскажем вам, в чем преимущество контейнеризации и виртуализации. Несмотря на то, что тема уже достаточно подробно отражена в сети, мы решили подробно описать общие стандарты…
Читать далее » -
Хабрахабр
Как учиться быстрее: пять научно доказанных способов ускорить запоминание информации и формирование навыков
Привет! На ваших экранах снова Дмитрий Райз, создатель проекта R153, в рамках которого я вещаю про эффективное использование ресурсов головного мозга, способы поднять продуктивность и скорость обучения. Сегодня я бы хотел бы поделиться полезностями именно на последнюю тему. Я много лет интересуюсь эффективными методами обучения и тем, как поставить этот процесс на правильные рельсы. Особенно у себя дома, когда на тебя…
Читать далее » -
Хабрахабр
Самоучитель клингонского
Пару лет назад мы рассказали о том, как в системе Антиплагиат устроен поиск русского перевода английских статей. Естественно, без машинного переводчика в алгоритме не обойтись. В основе машинного переводчика, конечно, лежит машинное обучение, которое, в свою очередь, требует весьма значительного количества «параллельных предложений», т.е. одинаковых по смыслу предложений, написанных на двух языках. Значительное количество — это миллионы предложений, и чем…
Читать далее » -
Хабрахабр
IGNG — инкрементальный алгоритм растущего нейронного газа
class NeuralGas(): __metaclass__ = ABCMeta def __init__(self, data, surface_graph=None, output_images_dir='images'): self._graph = nx.Graph() self._data = data self._surface_graph = surface_graph # Deviation parameters. self._dev_params = None self._output_images_dir = output_images_dir # Nodes count. self._count = 0 if os.path.isdir(output_images_dir): shutil.rmtree(''.format(output_images_dir)) print("Ouput images will be saved in: {0}".format(output_images_dir)) os.makedirs(output_images_dir) self._start_time = time.time() @abstractmethod def train(self, max_iterations=100, save_step=0): raise NotImplementedError() def number_of_clusters(self): return nx.number_connected_components(self._graph) def…
Читать далее » -
Хабрахабр
[Из песочницы] Хочу стать тестировщиком
На самом деле три — четыре года назад мне совершенно не хотелось становиться тестировщиком. Я даже не слышал о такой профессии и не имел совершенно никакого представления, чем эти самые тестировщики занимаются. В то время я был самым настоящим строителем. Бывших строителей не бывает, я и сейчас знаю, как организовать строительную площадку, какой кирпич нужно использовать при возведении перегородок в…
Читать далее » -
Хабрахабр
Обзор нового алгоритма уменьшения размерности UMAP. Действительно ли он лучше и быстрее, чем t-SNE?
Привет, Хабр! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, уменьшив размерность и спроецировав их на двумерную или трехмерную плоскость. Во-вторых, понижение размерности полезно для предобработки признаков в моделях машинного обучения, поскольку…
Читать далее »