Бу манипулятор на авито: Купить Маз-Манипулятор в России – Грузовики – Грузовики и спецтехника – Транспорт на авито

Содержание

Автозапчасти в России, каталог автозапчастей, запчасти для иномарок

Поиск новых и б/у запчастей с разбора в России

По номеру запчастиПо VIN автомобиляПо автомобилю

по оригинальным каталогам

Найдите модель по Vin-номеру

VIN автомобиля является самым надежным идентификатором. Если ищете японский автомобиль, то введите FRAME

Выберите модель по параметрам

Если не помните VIN-номер, то воспользуйтесь поиском по параметрам в оригинальных каталогах

Очистить

Как заказать
запчасти на сайте

Узнать

Подписывайся
на наш TikTok

Перевозим грузы до 3 тонн

Подписывайся на наш
YouTube канал

В наличии 550 ноускатов — передняя часть в сборе

Выбрать

В наличии Салоны — комплекты сидений

Выбрать

Машины на разбор

В ближайшее время ожидается новое поступление машин на разбор

P52

P50

XA5

AN89

N110

X2444

X2443

X2442

FC668

FC667

Выберите марку автомобиля

Легковые

Грузовые

советов по победе в соревнованиях по машинному обучению от Казановой, Current Kaggle # 3 Tutorials & Notes | Машинное обучение

Введение

Машинное обучение сложно. Независимо от того, сколько книг вы прочитаете, какие учебники закончите или какие проблемы решите, всегда будет набор данных, с которым вы можете столкнуться, где вы будете невежественны. Особенно, когда вы только начинаете знакомиться с машинным обучением. не так ли?

В этом сообщении блога вы узнаете несколько важных советов по созданию моделей машинного обучения, которые большинство людей усваивают с опытом. Этими советами поделился Мариос Михайлидис (также известная как Казанова), гроссмейстер Kaggle, текущий ранг № 3 на вебинаре, который состоялся 5 марта 2016 года. Вебинар состоял из трех аспектов:

Видео — смотрите здесь.
Слайды — Мариос поделился слайдами, использованными в видео. Действительно, обогащающая подборка знаний о машинном обучении. Ниже представлены слайды.
Вопросы и ответы. В этом блоге собраны все вопросы, заданные участниками вебинара.

Вопросы и ответы

1. Какие шаги вы выполняете для решения проблемы машинного обучения? Пожалуйста, опишите с нуля.

Ниже приведены шаги, которые я предпринимаю при решении любой проблемы машинного обучения:

Понимание данных – После загрузки данных начните изучать функции. Посмотрите на типы данных. Проверьте классы переменных. Создайте несколько одномерных двумерных графиков, чтобы понять природу переменных.

Понимание метрики для оптимизации – Каждая проблема имеет уникальную оценочную метрику. Вам необходимо понять это, особенно то, как это меняется с целевой переменной.
Выбор стратегии перекрестной проверки – Чтобы избежать переобучения, убедитесь, что вы настроили стратегию перекрестной проверки на ранних этапах. Хорошая стратегия CV поможет вам получить надежный результат в таблице лидеров.
Начать настройку гиперпараметров – После того, как CV будет готово, попробуйте повысить точность модели с помощью настройки гиперпараметров. Далее он включает следующие шаги:
- Преобразование данных
  : включает такие шаги, как масштабирование, удаление выбросов, обработка нулевых значений, преобразование категориальных переменных, выбор функций, создание взаимодействий и т. д.
- Выбор алгоритмов и настройка их гиперпараметров: попробуйте несколько алгоритмов, чтобы понять, как изменяется производительность модели.
- Сохранение результатов : Из всех моделей, обученных выше, убедитесь, что вы сохранили их прогнозы. Они пригодятся для сборки.
- Объединение моделей : Наконец, объедините модели, возможно, на нескольких уровнях. Убедитесь, что модели коррелированы для достижения наилучших результатов.

2. Какие методы выбора модели и обработки данных вы используете для решения проблемы?

Обычно я пробую (почти) все для решения большинства проблем. В принципе для:

Временной ряд : Я использую GARCH, ARCH, регрессию, модели ARIMA и т. д.

Классификация изображений : Я использую глубокое обучение (сверточные сети) в Python.
Классификация звуков : Общие нейронные сети
Категориальные с высокой кардинальностью (например, текстовые данные) : Я использую линейные модели, FTRL, Vowpal wabbit, LibFFM, libFM, SVD и т. д.
Для всего остального я использую машины повышения градиента (такие как XGBoost и LightGBM) и глубокое обучение (такие как keras, Lasagne, caffe, Cxxnet). Я решаю, какую модель оставить/удалить в метамоделировании с помощью методов выбора признаков. Некоторые из методов выбора признаков, которые я использую, включают:
- Вперед (cv или нет) — начать с нулевой модели. Добавляйте по одной функции за раз и проверяйте точность CV. Если это улучшится, сохраните переменную, иначе откажитесь.
- Назад (cv или нет) — начать с полной модели и удалить переменные одну за другой. Если точность CV улучшается за счет удаления любой переменной, отбросьте ее.
- Смешанный (или пошаговый) — используйте сочетание вышеперечисленных методов.
- Перестановки
- Использование важности функции — используйте функцию выбора функций случайного леса, gbm, xgboost.
- Применить логику некоторых статистических данных, таких как критерий хи-квадрат, анова.

Техника обработки данных может быть разной для каждой задачи:

Временной ряд : Вы можете рассчитать скользящие средние, производные. Удалите выбросы.
Текст : Полезными методами являются tfidf, countvectorizers, word2vec, svd (уменьшение размерности). Стемминг, проверка орфографии, разреженные матрицы, вероятностное кодирование, одно горячее кодирование (или пустышки), хеширование.

Классификация изображений : Здесь вы можете масштабировать, изменять размер, удалять шум (сглаживание), комментировать и т. д.
Звуки : Вычислить преобразование Фурриера, MFCC (кепстральные коэффициенты частоты Mel), фильтры нижних частот и т. д.
Все остальное : Преобразование одномерных признаков (например, log +1 для числовых данных), выбор признаков, обработка нулевых значений, удаление выбросов, преобразование категориальных переменных в числовые.

3. Можете ли вы разработать стратегию перекрестной проверки?

Перекрестная проверка означает, что из моего основного набора я создаю СЛУЧАЙНО 2 набора. Я построил (обучил) свой алгоритм с первым (назовем его тренировочным набором) и оценил другой (назовем его проверочным набором). Я повторяю этот процесс несколько раз и всегда проверяю, как моя модель работает на тестовом наборе в отношении метрики, которую я хочу оптимизировать.

Процесс может выглядеть так:

За 10 (вы выбираете, сколько X) раз
Разделить набор в процессе обучения (50%-90% исходных данных)
И проверка (50%-10% исходных данных)
Затем подогнать алгоритм на тренировочном наборе
Оценка проверочного набора.
Сохраните результат этой оценки для выбранной метрики.
Вычислить среднее значение этих 10 (X) раз. Это то, сколько вы ожидаете от этой оценки в реальной жизни и, как правило, является хорошей оценкой.
Не забудьте использовать SEED, чтобы иметь возможность воспроизвести эти X-расщепления
Другие вещи, которые следует учитывать, это Kfold и стратифицированный KFold. Читайте здесь. Для данных, чувствительных ко времени, убедитесь, что вы всегда придерживаетесь правила прогнозирования будущего при тестировании.

4. Не могли бы вы объяснить некоторые методы, используемые для перекрестной проверки?

Кфолд
Стратифицированный Kfold
Случайное разделение X%
Разделение по времени
Для больших данных может быть достаточно только одного набора проверки (например, 20% данных — вам не нужно делать это несколько раз).

5. Как вы улучшили свои навыки машинного обучения? Какую стратегию тренировок вы использовали?

Я смешал вещи в 2. Плюс много самостоятельных исследований. Наряду с программированием и программным обеспечением (на Java) и МНОГО Kaggling ☺

6. Какие библиотеки Python наиболее полезны для специалиста по данным?

Ниже приведены некоторые библиотеки, которые я считаю наиболее полезными при решении задач:

Манипуляции с данными
Нампи
Сципи
Панды
Визуализация данных
Matplotlib
Машинное обучение/глубокое обучение
Xgboost
Керас
Без обучения
Генсим
Образ Scikit
Обработка естественного языка
НЛТК

7.

Каковы полезные методы/стратегии ML для вменения пропущенных значений или прогнозирования категориальной метки, когда все переменные являются категориальными по своей природе.

Вменение отсутствующих значений является важным шагом. Иногда вы можете обнаружить тенденцию в отсутствующих значениях. Ниже приведены некоторые методы, которые я использую:

Использовать среднее, моду, медиану для вменения
Используйте значение вне диапазона нормальных значений для переменной. например -1 или -9999 и т.д.
Заменить вероятностью – например. что-то, что относится к целевой переменной.
Замените на то, что имеет смысл. Например: иногда null может означать ноль
Попытаться предсказать недостающие значения на основе подмножеств известных значений
Вы можете рассмотреть возможность удаления строк с большим количеством пустых значений

8. Можете ли вы уточнить, какие инвестиции в оборудование вы сделали, т.

е. ваша собственная настройка ПК / графического процессора для задач, связанных с глубоким обучением? Или вы использовали больше облачных сервисов GPU?

Я выиграл свой первый конкурс (приобретенный ценный покупатель) и вошел в топ-20 kaggle после года непрерывного участия на ноутбуке с 4 ГБ ОЗУ (i3). До этого момента я использовал в основном самодельные решения (на Java). В этом соревновании у него было около 300 000 000 строк данных транзакций, которые вам нужно было агрегировать, поэтому мне приходилось анализировать данные и быть умным, чтобы свести использование памяти к минимуму.

Однако с тех пор я сделал несколько хороших вложений, чтобы стать 1-м рангом. Теперь у меня есть доступ к Linux-серверам с 32 ядрами и 256 ГБ ОЗУ. У меня также есть машина geforce 670 (для задач глубокого обучения / GPU). Кроме того, сейчас я использую в основном Python. Вы также можете рассмотреть AWS от Amazon, однако это в основном, если вы действительно заинтересованы в том, чтобы добраться до вершины, потому что стоимость может быть высокой, если вы используете ее часто.

9. Используете ли вы высокопроизводительные машины, такие как GPU? или, например, вы делаете что-то вроде поиска по сетке параметров для случайного леса (скажем), что занимает много времени, так какую машину вы используете?

Я использую графические процессоры (не очень быстрые, например, geforce 670) для каждой модели обучения глубокому обучению. Я должен заявить, что для глубокого обучения GPU ДОЛЖЕН. Обучение нейронных сетей на процессорах занимает целую вечность, в то время как посредственный GPU может сделать простую nn (например, глубокое обучение) в 50-70 раз быстрее. Мне не нравится поиск по сетке. Я делаю это довольно вручную. Я думаю, в начале это может быть медленно, но через некоторое время вы можете получить достойные решения с первым набором параметров! Это потому, что вы можете как бы узнать, какие параметры лучше всего подходят для каждой задачи, и таким образом вы лучше узнаете алгоритмы.

10. Как люди построили более 80 моделей, изменив настройку гиперпараметров?

Это требует времени. Некоторые люди делают это по-другому. У меня есть несколько наборов параметров, которые работали в прошлом, и я инициализирую их этими значениями, а затем начинаю настраивать их в зависимости от имеющейся проблемы. Очевидно, вам нужно тщательно изучить больше областей (гиперпараметров, чтобы узнать, как они работают) и обогатить этот банк прошлых успешных комбинаций гиперпараметров для каждой модели. Вы также должны учитывать, что делают другие. Не существует только 1 оптимального набора гиперпараметров. Возможно, вы получите аналогичный результат с совершенно другим набором параметров, чем тот, который у вас есть.

11. Как повысить свой рейтинг в kaggle? Иногда я чувствую безнадежность, работая на каком-либо конкурсе.

Это не мгновенный процесс. Улучшение на kaggle или где угодно происходит со временем. Ярлыков нет. Вам нужно просто продолжать делать вещи. Ниже приведены некоторые из моих рекомендаций:

Научитесь лучше программировать: изучите Python, если знаете R.
Сохраняйте средства обучения (перечислены ниже)
Прочтите несколько книг.
Участие в конкурсах на знание
Посмотрите, что другие делают в ядрах, или в прошлых соревнованиях ищите «разделы победивших решений»
Объединитесь с более опытными пользователями, но вам нужно немного улучшить свой рейтинг, прежде чем это произойдет
Создать банк кодов
Играть… много!

12. Можете ли вы рассказать нам о некоторых полезных инструментах, используемых в машинном обучении?

Ниже список моих любимых инструментов:

Liblinear: для линейных моделей
LibSvm для машин опорных векторов
Scikit Learn для всех моделей машинного обучения
Xgboost для быстрого масштабируемого повышения градиента
СветGBM
Vowpal Wabbit для быстрых линейных моделей с эффективным использованием памяти
h3O в R для многих моделей
LibFm
ЛибФФМ
Weka на Java (есть все)
Графики для факторизации
GraphLab для множества вещей
Cxxnet: одна из лучших реализаций сверточных нейронных сетей. Сложный в установке и требует GPU с графической картой NVDIA.
RankLib: Лучшая библиотека, созданная на Java, подходящая для алгоритмов ранжирования (например, ранжирование продуктов для клиентов), которая поддерживает функции оптимизации, такие как NDCG.
Керас и Лазанья для нейронных сетей. Это предполагает, что у вас есть Theano или Tensorflow.

13. С чего начать машинное обучение?

Мне нравятся эти слайды из Университета Юты с точки зрения понимания некоторых основных алгоритмов и концепций машинного обучения. Эта книга для Python. Мне тоже нравится эта книга. Не забудьте следовать замечательной документации по обучению scikit. Используйте блокнот jupyter от anaconda.

Здесь вы можете найти много хороших ссылок, которые помогли мне в kaggle. Посмотрите «Как вы стали лучше в Kaggle»

Кроме того, вам следует пройти курс машинного обучения Эндрю Нг. Кроме того, вы можете следить за некоторыми хорошими блогами, такими как mlwave, fastml, analyticsvidhya. Но лучший способ – запачкать руки. сделать некоторые kaggle! сначала займитесь соревнованиями, у которых есть флаг «знание», а затем начните решать некоторые из основных. Попробуйте заняться некоторыми более старыми тоже.

14. Какие методы лучше всего работают с большими наборами данных в Kaggle и в целом? Как решить проблемы с памятью?

Большие наборы данных с высокой кардинальностью можно хорошо обрабатывать с помощью линейных моделей. Рассмотрим разреженные модели. Такие инструменты, как vowpal wabbit. FTRL, libfm, libffm, liblinear — хорошие матрицы инструментов в python (например, матрицы csr). Рассмотрите возможность объединения (например, объединения) моделей, обученных на небольших частях данных.

15. Что такое SDLC (жизненный цикл разработки программного обеспечения) проектов, связанных с машинным обучением?

Расскажите о промышленном проекте и его этапах, чтобы мы могли понять, как они используются. По сути, я нахожусь на этапе обучения и рассчитываю получить доступ к отраслевому уровню.
Деловые вопросы: Как рекомендовать товары в Интернете, чтобы увеличить количество покупок.
Переведите это в задачу мл. Попытайтесь предсказать, что клиент купит в будущем, учитывая некоторые данные, доступные в то время, когда клиент, вероятно, совершит клик/покупку, учитывая некоторые исторические воздействия рекомендаций
.
Установить структуру тестирования/проверки.
Найдите лучшие решения, чтобы лучше предсказать, что выберет клиент.
Принимайте во внимание экономию времени и средств, а также производительность
Экспорт параметров модели/настроек конвейера
Примените их в онлайн-среде. Разоблачите некоторых клиентов, но НЕ всех. Сохраняйте тестовые и контрольные группы
Оцените, насколько хорошо работает алгоритм, и со временем внесите коррективы.

16. Какой ваш любимый алгоритм машинного обучения?

Это должны быть деревья с усилением градиента. Все может быть хорошо, хотя в разных задачах.

15. Какой язык лучше всего подходит для глубокого обучения, R или Python?

Я предпочитаю Python. Я думаю, что это больше программно. Р тоже хорош.

16. Что должен получить человек, пытающийся сменить профессию в науке о данных, помимо технических навыков? Поскольку у меня нет опыта разработчика, будут ли личные проекты лучшим способом продемонстрировать свои знания?

Способность переводить бизнес-задачи в машинное обучение и преобразовывать их в решаемые задачи.

17. Согласны ли вы с утверждением, что в целом проектирование признаков (т. е. изучение и рекомбинация предикторов) более эффективно, чем улучшение моделей предсказания для повышения точности?

В принципе – Да. Я думаю, что разнообразие моделей лучше, чем наличие нескольких действительно сильных моделей. Но это зависит от проблемы.

18. Являются ли навыки, необходимые для достижения вершины таблицы лидеров на Kaggle, теми же, что и для вашей повседневной работы в качестве специалиста по данным? Или они пересекаются или несколько отличаются? Могу ли я составить представление о том, в чем заключается работа специалиста по данным, на основе соревнований Kaggle? И если человек преуспевает в Kaggle, следует ли из этого, что он будет успешным специалистом по данным в своей карьере?

Существует некоторый процент совпадения, особенно когда речь идет о создании прогностических моделей, работе с данными через python/R и создании отчетов и визуализаций. Что Kaggle не предлагает (но вы можете получить некоторое представление):

Как перевести бизнес-вопрос в задачу моделирования (возможно, под наблюдением)
Как отслеживать модели после их развертывания
Как объяснить (много раз) сложные концепции заинтересованным сторонам.
Я думаю, что в мире индустрии всегда найдется место для хорошего кагглера. Просто у науки о данных может быть много возможных путей. Например, может случиться так, что не все стремятся быть предприимчивыми в своей работе или могут быть очень ориентированы на клиента, а скорее решают очень конкретные (технические) задачи.

19. Какие концепции машинного обучения необходимы для успешного участия в соревнованиях Kaggle?

Запрос/исследование данных
Преобразование данных – предварительная обработка
Практические знания инструментов
Знакомство с метриками и оптимизацией
Перекрестная проверка
Тюнинг модели
Сборка

20.

Каким вы видите будущее работы специалиста по данным? Убьет ли автоматизация эту работу?

Нет, не думаю. Это то, что раньше говорили об автоматизации с помощью вычислений. Но в итоге потребовалось много разработчиков, чтобы выполнить работу! Вполне возможно, что специалисты по данным со временем сосредоточатся на более простых задачах, таких как перевод бизнес-вопросов в проблемы машинного обучения и, как правило, станут пастырями процесса — как в случае менеджеров / супервайзеров процесса моделирования.

21. Как использовать ансамблевое моделирование в R и Python для повышения точности предсказания. Пожалуйста, приведите примеры из жизни?

Вы можете увидеть мой скрипт на github, где я объясняю различные методы машинного обучения, основанные на конкурсе Kaggle. Кроме того, проверьте это руководство по сборке.

22. Какие библиотеки или фреймворки глубокого обучения Python лучше всего подходят для анализа текста?

Мне нравится Keras (потому что теперь поддерживает разреженные данные), Gensim (для слова 2 vec).

23. Насколько ценны знания, полученные на этих соревнованиях, в реальной жизни? Чаще всего я вижу, что конкурсы выигрываются сборкой многих # моделей … так ли это в реальных производственных системах? Или интерпретируемые модели более ценны, чем эти монструозные ансамбли в реальных производственных системах?

В некоторых случаях да, важнее интерпретируемость или быстрота (или эффективное использование памяти). Но это, вероятно, со временем изменится, поскольку люди будут меньше бояться решений «черного ящика» и сосредоточатся на точности.

24. Должен ли я беспокоиться об изучении внутренностей алгоритмов машинного обучения или просто попытаться понять алгоритмы и использовать их (в соревнованиях и для решения реальных бизнес-задач)?

Внутренности не нужны. Я не знаю всех внутренностей. Хорошо, если вы это сделаете, но вам это не нужно. Кроме того, каждый день появляются новые материалы — иногда трудно уследить за этим. Вот почему вы должны сосредоточиться на достойном использовании любого алгоритма, а не инвестировать в него слишком много.

25. Какие методы машинного обучения лучше всего подходят для несбалансированных данных?

Особой обработки здесь не делаю. Я знаю, что люди находят это странным. Это сводится к оптимизации правильной метрики (для меня). В нескольких строчках объяснить сложно. Есть много методик для семплирования, но мне ни разу не приходилось использовать. Некоторые люди используют Smote. Я не вижу смысла пытаться изменить основное распределение вашей целевой переменной. Вы просто получаете увеличенные или измененные основные шансы. Если вы действительно хотите, чтобы отсечка принимала решение о том, следует ли вам действовать или нет, вы можете установить ее на основе основных коэффициентов.

Возможно, я не лучший человек, чтобы ответить на этот вопрос. Лично я никогда не находил (значительно) полезным изменение распределения целевой переменной или восприятия шансов в целевой переменной. Просто может быть, что другие алгоритмы лучше других справляются с этой задачей (например, древовидные алгоритмы должны справиться с этим).

26. Как правило, задачи маркетинговых исследований в основном решаются с использованием стандартных методов регрессии — линейной и логистической регрессии, кластеризации, факторного анализа и т. д. Мой вопрос заключается в том, насколько полезны методы/алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для маркетинговых исследований. или проблемы в бизнесе? Например, насколько полезна, скажем, интерпретация выходных данных нейронной сети для клиентов? Есть ли ресурсы, на которые вы можете сослаться?

Они полезны в том смысле, что вы, скорее всего, сможете повысить точность (при прогнозировании, скажем, маркетинговой реакции) по сравнению с линейными моделями (такими как регрессии). Интерпретация вывода сложна, и, на мой взгляд, в этом нет необходимости, поскольку мы обычно движемся к более черному ящику и сложным решениям.

Как специалист по данным, вы должны приложить усилия, чтобы убедиться, что у вас есть способ проверить, насколько хороши ваши результаты на некоторых ненаблюдаемых (тестовых) данных, а не попытаться понять, почему вы получаете прогнозы того типа, которые вы получаете. Я действительно думаю, что распаковка информации из усложняющихся моделей — хорошая тема (и актуальная для исследования), но я не вижу в этом необходимости.

С другой стороны, компании, люди, специалисты по обработке и анализу данных, статистики и вообще все, кто может быть классифицирован как «игрок в науке о данных», должны получить образование, чтобы воспринимать решения «черного ящика» как совершенно нормальное явление. Это может занять некоторое время, поэтому может быть полезно запустить некоторые регрессии вместе с любым другим моделированием, которое вы делаете, и вообще попытаться предоставить пояснительные графики и сводную информацию, чтобы обосновать, почему ваши модели работают именно так.

27. Как создавать команды для совместной работы на Kaggle?

Вы можете спросить на форумах (т.е. в kaggle) . Это может занять несколько соревнований, прежде чем «люди смогут доверять вам». Причина в том, что они боятся дублирования учетных записей (которые нарушают правила конкуренции), поэтому люди предпочитают кого-то, кто, как доказано, играет честно. Предполагая, что прошло какое-то время, вам просто нужно подумать о людях, с которыми вы хотели бы поиграть, о людях, у которых, по вашему мнению, вы можете учиться, и вообще о людях, которые, вероятно, будут использовать разные подходы, чем вы, чтобы вы могли использовать преимущества разнообразия при комбинировании методов.

28. Я прошел базовый курс машинного обучения (теоретический). Теперь я начинаю свое практическое путешествие, вы только что порекомендовали пройти через документацию по научному набору, и теперь люди говорят, что TENSORFLOW — это следующее обучение по scikit, так что мне следует пройти scikit или TF — хороший выбор?

Я не согласен с утверждением, что «люди говорят, что TENSORFLOW — это следующее научное исследование». Tensorflow — это фреймворк для решения определенных задач машинного обучения (например, для глубокого обучения). Я думаю, вы можете изучить оба, но я бы начал с scikit. Я лично не знаком с TensorFlow, но использую инструменты, основанные на тензорном потоке (например, Keras). Я ленивый, я думаю!

29. Основная проблема, с которой я сталкиваюсь в любом соревновании, — очистка данных и превращение их в пригодные для использования в моделях прогнозирования. Как вы это преодолеваете?

Да. Я вступаю в клуб! Через некоторое время вы создадите пайплайны, которые смогут справиться с этим относительно быстрее. Однако… здесь всегда нужно проводить время.

30. Как обрабатывать большие данные, не имея мощной машины?

Вам следует рассмотреть такие инструменты, как vowpal wabbit и онлайн-решения, где вы анализируете все построчно. Однако вам нужно больше инвестировать в программирование.

31. Что такое разработка признаков?

Короче говоря, проектирование признаков можно понимать как:

Преобразование признаков (например, преобразование числовых или категориальных переменных в другие типы)
Выбор функции
Использование взаимодействий функций (например, следует ли комбинировать переменную A с переменной B?)
Обработка пустых значений
Обработка выбросов

32.

Какие математические навыки важны для машинного обучения?

Некоторые базовые вероятности вместе с линейной алгеброй (например, векторы). Тогда немного статистики тоже поможет. Например, средние значения, частота, стандартное отклонение и т. д.

33. Можете ли вы поделиться своими предыдущими решениями?

См. некоторые с кодом и некоторые без (просто общий подход).

https://www.kaggle.com/c/malware-classification/discussion/13863
http://blog.kaggle.com/2015/05/11/microsoft-malware-winners-interview-2nd-place- gert-marios-aka-kazanova/
https://github.com/kaz-Anova/ensemble_amazon
http://blog.kaggle.com/2015/12/03/dato-winners-interview-1st-place-mad-professors/
http://blog.kaggle.com/2016/04/08/homesite- цитата-конверсия-победители-написать-до-1-е-место-kazanova-faron-clobber/
https://mlwave.com/how-we-won-3rd-prize-in-crowdanalytix-copd-competition/
http: //blog.kaggle.com/2016/08/31/avito-duplicate-ads-detection-winners-interview-2nd-place-team-the-quants-mikel-peter-marios-sonny/
http://blog . kaggle.com/2016/12/15/bosch-production-line-performance-competition-winners-interview-3rd-place-team-data-property-avengers-darragh-marios-mathias-stanislav/

34. Сколько времени вам понадобится, чтобы создать свой первый предсказатель машинного обучения?

Зависит от проблемы (размер, сложность, количество функций). Вы не должны беспокоиться о времени. Как правило, в начале вы можете потратить много времени на вещи, которые позже могут показаться намного проще. Вам не следует беспокоиться о времени, так как оно может быть разным для каждого человека, учитывая программирование, фон или другой опыт.

35. Есть ли какие-либо соревнования знаний, которые вы могли бы порекомендовать, где вы не обязательно соревнуетесь на уровне Kaggle, а развиваете свои навыки?

Отсюда и Титаник, и распознаватель цифр – хорошие соревнования для начала. Титаник лучше, потому что предполагает плоский файл. Распознаватель цифр предназначен для классификации изображений, поэтому он может быть более продвинутым.

36. Что вы думаете об использовании Weka и/или R по сравнению с Python для обучения машинному обучению?

Мне нравится Weka. У него хорошая документация, особенно если вы хотите изучить алгоритмы. Однако я должен признать, что он не так эффективен, как некоторые реализации R и Python. Хотя покрытие хорошее. У Weka тоже есть хорошие визуализации — особенно для некоторых древовидных алгоритмов. Я, вероятно, посоветовал бы вам сначала сосредоточиться на R и Python, если только вы не работаете строго с Java.

Резюме

Короче говоря, успех в соревнованиях по машинному обучению заключается в изучении новых вещей, трате большого количества времени на обучение, разработке функций и проверке моделей. Кроме того, взаимодействуйте с сообществом на форумах, читайте блоги и учитесь у коллег-конкурентов.

Успех неизбежен, если вы продолжите попытки. Ваше здоровье!

Предоставил: Маниш Сарасват

Avito.ma – Vendre et Acheter Reviews 2023

Опубликовано Schibsted Секретные СМИ Марокко на 2022-09-16

Avito, annonces au Maroc, vendre et acheter quand vous voulez, où vous voulez.
Avito est la première et plus grande plateforme au Maroc de vente et d’achat
en ligne. C’est ic que vous pouvez presque tout vendre et tout acheter.
Déposez gratuitement une annonce si vous êtes particu…

Рейтинг 4,7/5

Оценка безопасности: 51,3/100

Оценка законности: 66,5/100

Содержание :
1. Все обзоры
2. Безопасно ли это?
3. Это законно?
4. Приложение не работает?
5. Отчет выпуска

Обзор Основных моментов

Положительный опыт

Отрицательный опыт

Нейтральный

~ От JourseUsepp.com.

Автор medosammy

УЖАСНОЕ обновление чата

Мне нравилась старая версия чата Avito, потому что она была быстрее и шустрее. Вы убрали возможность нажимать на верхнюю панель, чтобы увидеть, о каком продукте вы говорите в чате, что раздражает. Вы также сильно замедлили загрузку чата или отправку сообщения. Пожалуйста, исправьте в следующем обновлении!

By le pere de vendredi

Avito

Я хотел бы поблагодарить группу Avito за все их усилия. Но что-то не так, когда я хочу что-то опубликовать

По rissako

Вариант поиска!

Опция поиска не работает нормально Я пытаюсь найти что-то вроде автомобиля или имени телефона, но результаты не соответствуют тому, что я ищу !! Надеюсь проверить, что не так

от Mrassili

Отличная работа, парни 🙈

от Khouyibaba

Невозможно подключиться к участку

Я не могу подключиться к участку

I Я не могу подключиться к участку. Я получаю сообщение о том, что проблема возникла из-за соображений безопасности. Даже когда я пытался создать учетную запись, кнопка отправки не отвечает. Разочарование

Бесполезно

При попытке пообщаться с покупателями Авитома переводит меня на страницу авторизации, на которой так и не авторизовался даже я ввел свою почту и пароль. Кнопка входа в систему не работает, и это расстраивает.

Обзор записи или ваш опыт »

от Foeko

или список пожеланий) то, что должно было работать безупречно, марокканские приложения ужасны! 🤬🤮🤢

По GLO.D.ACE
Недостаточно
Сделайте больше настроек, таких как настольная версия веб-сайта!
Авитома имеет красивый дизайн и нелепые манипуляции!!

Автор L. Burn
Служба чата не работает
Последняя версия 2.8.1 не исправляет ошибку чата на iOS 15. Это плохо.

Хишам Талха
Примечание
Приложение требует большой работы, а разработка не стоит и одной звезды

Автор Fahd El Haraka
Круто, но нужны обновления!
Необходимо несколько обновлений, не достаточно удобное для пользователя, но все же лучшее приложение для Марокко, все можно найти здесь. Спасибо и удачи Devs.

By hamadazab
Zero
Hada li dar chat f avito lay7ra9waldin mo, finma kan chi barhouch ysift lina message

By Rajawicasawi
Требуется небольшое улучшение
Честно говоря, мне нравится идея делать вещи для продажи / покупки в руках каждого внутри или снаружи сторону страны через веб-сайт. Но единственное, что мне не нравится и надеюсь, что AVITO над этим поработает, это когда кому-то нужно продлевать доп. Он должен пройти весь процесс от личной информации до предмета, цены и фотографий, если таковые имеются. Это не удобно для рекламного сайта, который помогает сделать большой скачок в экономике страны. Все должно быть просто, чтобы побудить других заглянуть на AVITO. Если у вас сегодня тысячи желающих, то когда вы улучшите свой веб, у вас будут тысячи и из этих тысяч; сотни поменяют там мои и начнут платить за там почту. Вот как это работает в США, называется маркетинг. Другие вещи, которые неудобны для марокканцев за пределами страны, это то, что вы не можете размещать электронную почту или международный номер телефона на странице описания. Продавец и покупатель могут общаться через WassApp или по электронной почте. В AVITO такой возможности нет. Надеюсь, вы отнесетесь невнимательно к этим комментариям.

Напишите отзыв или свой опыт »

По Klejag
Мобильное приложение для iPhone с ограниченной функциональностью
Я делаю как обычный сайт. Мобильное приложение годами не отображает фильтры или какие-либо другие функции, что делает невозможным поиск чего-либо конкретного. Подходит только для общего поиска.

Автор Alayou76
Отличное приложение 🙂
Практичный и простой в использовании.
Вы должны добавить возможность входа с помощью электронной почты, как в настольной версии.

Тако Бостон
Отличная работа avito
Отличное приложение Я нахожу все, что хочу, одним щелчком мыши, продолжайте делать отличную работу, как всегда Желаю вам всего наилучшего.

By Sofisam
Отличное приложение
Это очень полезное приложение, которое помогло мне найти недвижимость для продажи в Марокко. Я рекомендую Avitoma марокканцам, которые живут за пределами страны.

по 28MIMI04
Хорошее приложение
Очень полезно
Дружественный пользователь и точный

. так было давно, и оно выглядит устаревшим

Автор: Alexitoo123
Очень хорошее приложение
Я использую его и мне очень помогло .. Просто и легко в использовании 9

By Ayoub.hl Я имею в виду, заходите, ребята! Это не так сложно, к тому же есть множество разработчиков, готовых исправить ваше приложение… это вопрос обязательств! Пожалуйста, сделайте свою работу и исправьте приложение!
Rakom makhedaminvh fl mo9ata3a ,baraka mn l3sir !!

По mnrazk
Не так богато, как версия веб-сайта
Хорошее приложение, но нуждается в дополнительных улучшениях, фильтрация поиска оставляет желать лучшего.

Автор: RedaMak
Совместимость приложений
Нам нужно обновление, потому что Avitoma больше не совместима с новыми устройствами Apple, и у нее нет новой функции чата, а также Avitoma выглядит ооооооооооооооооооооооооооооооооооооо из из
Форбедеден
Работа
Хорошее приложение, но нуждается во многих улучшениях, и я заметил, что многие публикации должны быть Clair и иметь подробную информацию о цене и местоположении озера, поэтому, пожалуйста, любое добавление не имеет цены, местоположения и деталей, не публикуйте публикацию.

By Hushus hus
В целом неплохо
Отличное приложение, хотя интерфейс надо переделать

61 Авито безопасно?

Да. Avito.ma – Vendre et Acheter очень безопасен в использовании. Это основано на нашем анализе НЛП (обработки естественного языка) более 3,292 отзыва пользователей из магазина приложений и совокупный рейтинг магазина приложений 4,7/5. Оценка безопасности Justuseapp для Avito ma 51,3/100.

Является ли Avito законным?

Да. Avito.ma — Vendre et Acheter — абсолютно законное приложение. Этот вывод был сделан путем обработки 3292 отзывов пользователей Avito.ma – Vendre et Acheter с помощью нашего процесса машинного обучения NLP, чтобы определить, считают ли пользователи приложение законным или нет. Исходя из этого, Justuseapp Legitimacy Score для Авито ма 66.5/100. .

Avito.ma – Vendre et Acheter не работает?

Avito.ma – Vendre et Acheter работает большую часть времени. Если это не работает для вас, мы рекомендуем вам проявить терпение и повторить попытку позже или обратиться в службу поддержки.

Каковы ваши впечатления от Avito.ma – Vendre et Acheter? Дать отзыв

Ваше имя *

Ваш адрес электронной почты *

Ваше сообщение *

Почему я должен сообщить о проблеме с Avito.ma – Vendre et Acheter?

Вытягивание проблем, с которыми сталкиваются такие же пользователи, как вы, – хороший способ привлечь внимание Avito. ma – Vendre et Acheter к вашей проблеме силой толпы. У нас более 1 000 000 пользователей, и компании прислушаются к нам.
Мы разработали систему, которая попытается связаться с компанией после того, как будет сообщено о проблеме, а если будет много сообщений о проблемах, компании обязательно прислушаются.
Важно отметить, что клиенты могут учиться у других клиентов, если проблема является распространенной проблемой, которая была решена ранее.
Если вы являетесь клиентом Avito.ma – Vendre et Acheter и столкнулись с проблемой, Justuseapp может быть не самым быстрым и эффективным способом решения проблемы, но, по крайней мере, вы можете предупредить других об использовании Avito.ma – Vendre и Ахетер.

Самые популярные приложения в Lifestyle

Как это работает?

Регистрация для карт Justuseapp.
Создавайте до 24 виртуальных карт в месяц.
Используя свою карту Justuseapp, подпишитесь на неограниченные подписки и бесплатные пробные версии, не беспокоясь.