На авито бу манипуляторы: Купить манипулятор бу авито СПб- ТимберТехПром

Содержание

Профессиональный трипод из углеродного волокна Ulanzi and Coman Zero Y

Всем привет. Сегодня на обзоре качественный и лёгкий штатив, от компании Ulanzi, точнее сказать продукт совместной разработки Ulanzi и Coman, модель Zero Y.

Ноги данного штатива изготовлены из углеродного волокна, благодаря чему достигается высокая прочность, и минимизируется вес всего штатива.
Остальные элементы изготовлены из качественного алюминиевого сплава, пластик тут не применяется, благодаря чему само изделие крайне долговечное, даже при частом, коммерческом использовании. Максимальная высота штатива 1567мм, при весе всего 1.1кг.

Собственно, за все «ништяки» приходится платить, и стоит данный штатив денег не малых.
Я рассмотрю в обзоре его более подробно, и постараюсь понять за что же просят такие деньги.

Ко мне штатив пришёл в достаточно жирной комплектации, с качественным держателем для смартфона ST27, и набором быстросъёмов F38 (быстрое крепление фотоаппарата на штатив, или фотоаппарата к ремню рюкзака).


Производитель приводит такие параметры штатива:
Более подробно рассмотрим данные параметры в ходе рассказа о штативе.

Приехал штатив в двух коробках: в обычной для пересылки, и в фирменной, которая пришла по сути без повреждений. Упаковано хорошо, за сохранность такой дорогой посылки, в целом, можно не беспокоиться.
Сам штатив находился внутри фирменного тканевого чехла, внутренняя обшивка которого смягчает удары.
Так же, в комплекте шли «колышки» для ног, и ремень для закрепления к чехлу.
А так, сам чехол можно достаточно удобно переносить и без ремня, если у вас небольшая ладонь.
В посылке находились и выше обозначенные аксессуары:
А вот и сам штатив, уже извлечённый из отдельного пакетика:
Вынимая штатив, я сразу же обратил внимание на головку, элементы которой изготовлены полностью из качественного алюминия, без применения пластика. Только верх быстросъёмной площадки прорезинен, для защиты корпуса фотоаппарата.

Приведу слайд от производителя, по поводу возможностей головки:
Элементы регулировки здесь стилизованы под регулировочные элементы дорогих фотоаппаратов, по крайней мере у меня возникли такие ассоциации.
Нанесена так же и разметка в градусах, благодаря чему, можно плавно повернуть фотоаппарат или видеокамеру на нужный угол.
Для регулировки и фиксации угла, служит вот такой вот вертушок. Если его сильно ослабить, то вращение будет более мягким, если ослабить не сильно, то более тугим и плавным, и можно будет произвести очень точный поворот фотоаппарата вокруг оси.
Правее этого вертушка, расположилась ещё одна стильная и крайне удобная для захвата крутилка, благодаря которой производится быстрый надёжный зажим быстросъёмной пластины, подобно губкам в тисках. Дополнительно нанесена разметка.
Вот сама быстросъёмная часть:
Обратите внимание, что тут нет привычного для многих колечка с помощью которого можно зафиксировать быстросъёмную пластину на фотоаппарате, тут всё хитрее, и я не сразу понял что съёмный крючок для подвески груза является ещё и шестигранником для закрепления быстросъёмной пластины, и ещё для снятия головки (но про это чуть позже).
В итоге, отлично всё закрепляется.
Здесь же видим и пузырьковый уровень.
Кроме этого, есть ещё два достаточно больших рычажка блокиратора. С помощью первого изменяется наклон головки (там у нас шар):
А с помощью второго, регулируется высота центральной секции, и осуществляется её полное извлечение при необходимости.
На головке под шаром, есть отверстие, куда вставляется крюк-шестигранник, и при откручивание происходит разделение центральной части на две. Т.е. сама головка по сути полностью не снимается.
На штатив прикреплен буклет, информирующий об основных возможностях и достоинствах данного штатива
Как видим, максимальная высота без выдвижения центральной части составляет 1320мм, и 1567мм уже с выдвинутой центральной частью, т.е. это самый максимум. Кстати, выдвижная центральная часть изготовлена из алюминиевого сплава, и является разборным элементом.
У ног 5 выдвижных секций. Секция надёжно фиксируется подпружининным лепестком изготовленным из алюминия.
К штативу, с использованием крючка, можно подвесить груз до 18кг, установив фотоаппарат с максимальным весом до 3кг. Крюк, он же шестигранная ключ, съёмный:
При всём этом, вес самого штатива всего около 1.1кг.

Минимальная высота штатива 153мм, так как ноги могут менять свой угол при раскладывании. Высота в сложенном виде — 432мм.

Регулировка угла ног (20, 55, 75 градусов) осуществляется с помощью кнопок, которые тут так же из алюминиевого сплава, выглядит это всё достаточно монолитно. Тут же видим индивидуальный номер наносимый на каждый штатив этой модели.

В итоге, штатив можно сконфигурировать например таким образом:
Или таким:
Или ещё таким:
Так же, в комплекте со штативом идёт и инструкция, приведу информацию из неё.

Из инструкции

Ещё одной фишкой, можно отметить наличие отверстия 1/4 для возможности крепления доп оборудования к штативу, например таким образом:

Теперь немного информации по быстросъёмам F38 (комплект) и держателю для смартфона.
Начну с держателя ST27. Выглядит он очень надёжно, так как изготовлен он полностью из алюминия.
С боков есть крепления для холодного башмака, что позволяет например установить светодиодную лампу и микрофон вместе со смартфоном. Здесь же есть возможность закрепления ещё каких то элементов, благодаря наличию дополнительных резьбовых отверстий.

Регулировочных элементов тут два: розоватая крутилка служащая для фиксации выдвижения зажима, и чёрное колёсико для выставления и фиксации угла, на который будет повёрнут смартфон.
Быстросъёмы очень удобные, один позволяет крайне быстро отсоединять камеру от штатива(ощутимо быстрее штатного варианта), второй от специального ремня. Тут уже чисто решения для профессионалов.
На обороте виден индивидуальный серийник, и нанесена информация что разработано данное устройство фирмой Falcam.


Демонстрация работы:

Взвешивание и измерение размеров

Вес штатива по данным моего электронного безмена около 1кг 175грамм, т.е по сути соответствует заявленному производителем весу 1.1кг.
Набор из трёх «колышков», которые используются при установке на неустойчивые поверхности, весят около 41 грамма.

Внутри у них отверстия, возможно для фиксации между собой.
Для наглядности, резиновые «пятки» на ногах установленные по умолчанию рядом с данными колышками.
Теперь взвешивание аксессуаров:
По поводу высоты штатива, у производителя есть такой вот демонстрационный слайд:
Длина штатива в сложенном виде соответствует заявленной производителем величине:
Длина выдвижной части:
В сложенном виде, изделие имеет достаточно компактный диаметр:

Размеры выдвижных секций, сверху-вниз:
Диаметры этих секций: 25.5мм, 22мм, 18.5мм, 15мм, 12мм (по данным производителя, я не промерял).

В полностью разложенном виде, высота штатива составила порядка 158см, что даже чуть выше чем заявленные 1567мм.

Тест штатива

Я установил на штатив зеркалку Canon 550D, с достаточно лёгким объективом 50мм 1.8 (более тяжёлого объектива у меня нет), получив общий вес такой связки в районе 750 грамм, что не так уж и много, но как есть.

Даже в максимально разложенном виде, штатив показывает себя очень хорошим продуктом, в плане устойчивости всей конструкции. Думаю что немаловажную роль сыграло то что ноги изготовлены из углеродного волокна, что придаёт им большой запас прочности, при малом весе. Каких либо люфтов конструкции не обнаружено.
Пробовал так же подвесить к штативу 6л бутылку воды, по ощущениям, штатив стал немного более устойчивым если его принудительно начать трясти, и чувствуется что 6кг это не придел для него, и значительный запас по максимально возможному закрепляемому весу действительно есть.

Наглядно, все манипуляции со штативом я показал на видео. В частности, вышеописанный тест начинается с 26 минуты, до этого рассказываю о возможностях штатива.
С 37.30 секунд продолжаю говорить о возможностях, в частности показываю как регулировать угол ног, снятие головки, и подробно рассказываю об аксессуарах поставляющихся в комплекте со штативом (ST27, и набором быстросъёмов F38), в данном варианте поставки что прислан мне.

Выводы

Каких то существенных минусов в данном штативе я не нашёл, ну кроме цены конечно.
С другой стороны, за те деньги что заплатит покупатель данного штатива, он получает качественный и долговечный продукт, с продуманной эргономикой и широким набором возможностей, что позволят применить его как универсальное средство для достижения различных задач в фото и видеосъёмке, и особо не париться. Свои функции он выполняет прекрасно.

Производитель, как я пронял, предполагает профессиональное или полу профессиональное использование данного штатива, при таком применении данный штатив должен окупиться достаточно быстро, и отработать на благо покупателя не один год, многократно окупив себя, при этом будучи удобным в использовании.

UPD: Продавец дал промик на 20$ скидки: IPQG8L8V055M

Товар для написания обзора предоставлен магазином. Обзор опубликован в соответствии с п.18 Правил сайта.

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:

  1. Видео — смотрите здесь.
  2. Слайды — Мариос поделился слайдами, использованными в видео. Действительно, обогащающая подборка знаний о машинном обучении. Ниже представлены слайды.
  3. 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:

  1. Понимание данных – После загрузки данных начните изучать функции. Посмотрите на типы данных. Проверьте классы переменных. Создайте несколько одномерных двумерных графиков, чтобы понять природу переменных.
  2. Понимание метрики для оптимизации – Каждая проблема имеет уникальную оценочную метрику. Вам необходимо понять это, особенно то, как это меняется с целевой переменной.
  3. 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.
  4. 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:

  1. Временной ряд : Я использую GARCH, ARCH, регрессию, модели ARIMA и т. д.
  2. Классификация изображений : Я использую глубокое обучение (сверточные сети) в Python.
  3. Классификация звуков : Общие нейронные сети
  4. Категориальные с высокой кардинальностью (например, текстовые данные) : Я использую линейные модели, FTRL, Vowpal wabbit, LibFFM, libFM, SVD и т. д.
  5. 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 найти 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 преобразование бизнес-вопросов в проблемы машинного обучения и, как правило, станут пастырями процесса — например, менеджерами / супервайзерами 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, можете 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, кого можно классифицировать как «игрока 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 в целом 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 обучение по научному набору, и теперь люди говорят, что TENSORFLOW — это следующее обучение по scikit, так что мне следует пройти через 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 функций
  • 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

xgboost · PyPI

githubusercontent.com/dmlc/dmlc.github.io/master/img/logo-m/xgboost.png width=135/> Экстремальное усиление градиента
===========
[![Статус сборки](https://travis-ci.org/dmlc/xgboost.svg?branch=master)](https://travis-ci. org/dmlc/xgboost)
[![Статус документации](https://readthedocs.org/projects/xgboost/badge/?version=latest)](https://xgboost.readthedocs.org)
[![CRAN Значок статуса](http://www.r-pkg.org/badges/version/xgboost)](http://cran.r-project.org/web/packages/xgboost)
[![Gitter чат для разработчиков на https://gitter.im/dmlc/xgboost](https://badges.gitter.im/Join%20Chat.svg)](https://gitter.im/dmlc/xgboost?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign= pr-значок&utm_content=значок)

Оптимизированная библиотека повышения градиента общего назначения. Библиотека распараллелена, а также предоставляет оптимизированную распределенную версию.

Он реализует алгоритмы машинного обучения в рамках [Gradient Boosting](https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting), включая [Обобщенную линейную модель](https://en. wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model ) (GLM) и [Градиентные деревья решений] (https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting#Gradient_tree_boosting) (GBDT). XGBoost также может быть [распределенным](#features) и масштабироваться до терамасштабных данных

XGBoost является частью [Распределенного машинного обучения Common](http://dmlc.github.io/) проектов

Содержание
——–
* [Что нового](#whats-new)
* [Версия](#version)
* [Документация](doc/index.md)
* [Инструкция по сборке] (doc/build.md)
* [Features](#features)
* [Distributed XGBoost](multi-node)
* [Usecases](doc/index.md#highlight-links)
* [Отчеты об ошибках]( #отчет об ошибках)
* [Участие в XGBoost](#contributing-to-xgboost)
* [Коммиттеры и участники](CONTRIBUTORS.md)
* [Лицензия](#license)
* [XGBoost в Graphlab Create](#xgboost-in- graphlab-create)

Что нового
———-

* XGBoost помогает Оуэну Чжану выиграть [конкурс Avito Context Ad Click](https://www. kaggle.com/c/avito -контекстное-объявление-клики). Ознакомьтесь с [интервью от Kaggle](http://blog.kaggle.com/2015/08/26/avito-winners-interview-1st-place-owen-zhang/).
* XGBoost помогает Chenglong Chen выиграть [конкурс Kaggle CrowdFlower] (https://www.kaggle.com/c/crowdflower-search-relevance)
Ознакомьтесь с [победившим решением] (https://github.com/ChenglongChen /Kaggle_CrowdFlower)
* Выпуск XGBoost-0.4, см. [CHANGES.md](CHANGES.md#xgboost-04)
* XGBoost помогает трем командам-чемпионам выиграть [WWW2015 Microsoft Malware Classification Challenge (BIG 2015)](http:// www.kaggle.com/c/malware-classification/forums/t/13490/say-no-to-overfitting-approaches-sharing)
Ознакомьтесь с [победившим решением](doc/README.md#highlight-links)
* [Версия внешней памяти](doc/external_memory.md)

Версия
——-

* Текущая версия xgboost -0.4
– [Журнал изменений](CHANGES.md)
– Эта версия совместима с версиями 0.3x

Особенности
——–
* Легко доступен через интерфейс командной строки, [python](https:// github. com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/guide-python/basic_walkthrough.py),
[R](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/R-package/demo/ basic_walkthrough.R),
[Юлия](https://github.com/antinucleon/XGBoost.jl/blob/master/demo/basic_walkthrough.jl)
* Это быстро! Сравнительные показатели, сравнивающие xgboost, h30, Spark, R — [числа benchm-ml] (https://github.com/szilard/benchm-ml)
* Эффективность использования памяти — обработка разреженных матриц, поддержка внешней памяти
* Точное предсказание и широко используется исследователями данных и кагглерами — [выделить ссылки](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/README.md#highlight-links)
* Распределенная версия работает на Hadoop (YARN), MPI, SGE и т. д. масштабируются до миллиардов примеров.

Сообщения об ошибках
————-

* Для сообщений об ошибках используйте страницу [xgboost/issues](https://github.com/dmlc/xgboost/issues).
* Чтобы задать общие вопросы или поделиться своим опытом использования xgboost, используйте [Группу пользователей XGBoost] (https://groups. google.com/forum/#!forum/xgboost-user/)

Участие в XGBoost
— ———————

XGBoost был разработан и используется группой активных членов сообщества. Каждый может внести свой вклад. Это способ сделать проект лучше и доступнее для большего количества пользователей.
* Просмотрите [Список пожеланий по функциям] (https://github.com/dmlc/xgboost/labels/Wish-List), чтобы узнать, что можно улучшить, или откройте вопрос, если хотите что-то.
* Внесите свой вклад в [документы и примеры](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/), чтобы поделиться своим опытом с другими пользователями.
* Пожалуйста, добавьте свое имя в [CONTRIBUTORS.md](CONTRIBUTORS.md) после объединения вашего патча.

Лицензия
——-
© Contributors, 2015. Под лицензией [Apache-2](https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/LICENSE).

XGBoost в Graphlab Create
————————–
* XGBoost используется как часть инструментария для расширенного дерева в Graphlab Create (GLC) .