Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philo

snakers4 @ telegram, 1182 members, 1225 posts since 2016

All this - lost like tears in rain.

Internet, data science, math, deep learning, philosophy. No bs.

Our website
- spark-in.me
Our chat
- goo.gl/IS6Kzz
DS courses review
- goo.gl/5VGU5A
- goo.gl/YzVUKf

December 22, 08:15

Новые статьи от чуваков из fast.ai:

От них немного попахивает душком сейф-спейса и "девочки тоже могут", но в любом случае чуваки делятся опытом бесплатно - и вероятно у них там такая жизнь

- Как создавать валидационные выборки - goo.gl/kx39ok - про реальность при деплое и важность отложенной валидации (а не в соревнованиях). В реальности важнее скорее проверить свою модель 5 раз и собрать больше данных, чем стакать 10 фолдов

- Персональные брендинг ("продаванство") и как с этим жить и стоит ли - www.fast.ai/2017/12/18/personal-brand/ - мое лично мнение, что у русских его слишком мало, а у американцев - слишком много

- Еще один краткий обзор того, что нужно для работы в сфере AI - www.fast.ai/2017/11/16/what-you-need/ - поверхностный обзор железа и либ на рынке

- Если вы сомневаетесь нужна ли вам коробка - посмотрите цены на AWS и есть ли второе или третье применение вашей коробке (кино, помойка, игры, итд). Вот девочки, которые "смогли" в сбор коробки (если вы прочитаете что куда втыкать и не перепутаете нужный вам сокет, то это проще, чем лего)

-- goo.gl/VCpNLN

-- goo.gl/Ciqe63

-- goo.gl/uru3Tz

- Преимущества Pytorch

easier to debug

dynamic computation is much better suited for natural language processing

traditional Object Oriented Programming style (which feels more natural to us)

TensorFlow’s use of unusual conventions like scope and sessions can be confusing and are more to learn

На практике в Pytorch меня только выморозило, что LSTM там очень нестабильны (или руки у меня кривые).

#data_science

#deep_learning