как-то странно относить тех же ML Engineer и ML Researcher к «Дата сайнтистам», когда они по сути с работают только с готовыми данными в формате обработанных датасетов и ничего кроме нормализации с Данными оыбчно не делают.
ML Engineer — думаю соглашусь с вами, однако, этому человеку безусловно на каком-то уровне необходимо понимать что происходит в моделях под капотом, а также развитие некоторых DS компетенций может стать потенциальной точкой роста и развития
ML Researcher — всегда думал, что эти ребята не только читают статьи, но и воспроизводят их результаты на реальных данных компании
Выше представлена динамика неуспешных сборок по товару из категории «фрукты» в одном магазине. С 21 июня по 1 июля показатель ненайденных товаров был 100%.
Совсем не понятно каким образом можно было допустить двухнедельное отсутсвие фруктов в сервисе. Неужели не настроены мониторинги и алертинг на такие вещи для быстрого реагирования на подобного рода ситуации?
Будет здорово, если Вы освятите в таком же стиле и другие разделы машинного обучения, например некоторые методы кластеризации и классификации. Будет интересно прочитать статью, аля, «ликбез по нейронным сетям».
Спасибо огромное за Ваш труд!
Мой преподаватель по дифференциальной геометрии и топологии давал в пример эту башню, как линейчатую поверхность. Благо университет находится неподалёку
Люди начинают понимать масштаб киберспорта, какое количество людей следит за ним и какие деньги сейчас там крутятся. С каждым годом киберспорт становится все более серьезнее в плане организации турниров, составов команд, медиа и прочее. Киберспорт, как ни крути, очень перспективный рынок.
В любом случае это не так удобно, особенно при занятии фитнесом, как если бы был маленький e-ink дисплей, куда можно было бы и выводить другую информацию (те же шаги, уведомления и др.), но для браслета с такой ценой даже и так как на фото будет уже хорошо
ML Engineer — думаю соглашусь с вами, однако, этому человеку безусловно на каком-то уровне необходимо понимать что происходит в моделях под капотом, а также развитие некоторых DS компетенций может стать потенциальной точкой роста и развития
ML Researcher — всегда думал, что эти ребята не только читают статьи, но и воспроизводят их результаты на реальных данных компании
Думаю, что так исторически сложилось, что Data Science само собой подразумевает использование алгоритмов и методов машинного обучения.
Смотря что вы называете DS
Площадь фигуры для идеального алгоритма равна:
S =
ЧислоДоля объектов класса 0 в выборке / 2Спасибо огромное за Ваш труд!
Сам пользуюсь сервисом, очень доволен