Обучение на размеченных данных github
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина.
В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга.
Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества.
Неделя 1 Машинное обучение и линейные модели
Неделя 2 Борьба с переобучением и оценка качества
Неделя 3 Линейные модели: классификация и практические аспекты
Неделя 4 Решающие деревья и композиции алгоритмов
Неделя 5 Нейронные сети и обзор методов
Обучение на размеченных данных github
Материалы специализации Машинное обучение и анализ данных
| Title | Specialization ML & DA |
|---|---|
| Author | Alexander Kapitanov |
| Language | Python |
| MOOC | Coursera |
| Release | 21 Oct 2019 |
В этот репозиторий выложена полезная информация, предоставленная к специализации Машинное обучение и анализ данных от Яндекс и МФТИ. Также в репозиторий выложены сертификаты, подтверждающие прохождение курсов специализации. Решения заданий и тестов не выкладываю по понятным причинам. В специализации для обучения и решения задач материал представлен на языке Python (в связке с Jupyter Notebook, Numpy, Scipy, Seaborn, Matplotlib, Pandas, Sci-kit Learn, Tensorflow и др).
Сертификаты об успешном прохождении курсов специализации.
Репозиторий разбит на категории по курсам:
В каждом каталоге курса представлена следующая информация:
Видео курсов разработаны на Python 2. Задания и ноутбуки к ним адаптированы к Python 3.
Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Мы обойдёмся без сложных формул и доказательств и сделаем упор на интерпретации и понимании смысла математических понятий и объектов.
Для успешного применения методов анализа данных нужно уметь программировать. Фактическим стандартом для этого в наши дни является язык Python. В данном курсе мы предлагаем познакомиться с его синтаксисом, а также научиться работать с его основными библиотеками, полезными для анализа данных, например, NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров. Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина.
В этом курсе вы научитесь формулировать и, конечно, решать такие задачи. В центре нашего внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент мы сделаем на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга.
Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества.
В машинном обучении встречаются задачи, где нужно изучить структуру данных, найти в них скрытые взаимосвязи и закономерности. Например, нам может понадобиться описать каждого клиента банка с помощью меньшего количества переменных — для этого можно использовать методы понижения размерности, основанные на матричных разложениях. Такие методы пытаются сформировать новые признаки на основе старых, сохранив как можно больше информации в данных. Другим примером может служить задача тематического моделирования, в которой для набора текстов нужно построить модель, объясняющую процесс формирования этих текстов из небольшого количества тем. Такие задачи назвают обучением без учителя. В отличие от обучения с учителем, в них не предполагают восстановление зависимости между объектами и целевой переменной. Из этого курса вы узнаете об алгоритмах кластеризации данных, с помощью которых, например, можно искать группы схожих клиентов мобильного оператора. Вы научитесь строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
Влияет ли знание методов анализа данных на уровень заработной платы? Работает ли система оценки кредитоспособности клиентов банка? Действительно ли новый баннер лучше старого? Чтобы ответить на такие вопросы, нужно собрать данные. Данные почти всегда содержат шум, поэтому утверждения, которые можно сделать на их основе, верны не всегда, а только с определённой вероятностью. Строить наиболее корректные выводы и численно оценивать степень уверенности в них помогают методы статистики.
Как можно оценивать неизвестные параметры системы по небольшому количеству наблюдений? Как измерить точность таких оценок? Какие данные нужны, чтобы ответить на ваш вопрос, и на какие вопросы можно ответить с помощью уже имеющихся данных? Вы узнаете все, что нужно для успешного превращения данных в выводы — организация экспериментов, A/B-тестирование, универсальные методы оценки параметров и проверки гипотез, корреляции и причинно-следственные связи.
Методы машинного обучения — будь то алгоритмы классификации или регрессии, методы кластеризации или алгоритмы понижения размерности — применяются к подготовленным данным с вычисленными признаками для решения уже сформулированной задачи. Однако специалисты по анализу данных редко оказываются в такой идеальной ситуации. Обычно перед ними ставят задачи, которые нуждаются в уточнении формулировки, выборе метрики качества и протокола тестирования итоговой модели. Данные, с которыми нужно работать, часто представлены в непригодном виде: они зашумлены, содержат ошибки и выбросы, хранятся в неудобном формате и т. д.
В этом курсе мы разберем прикладные задачи из различных областей анализа данных: анализ текста и информационный поиск, коллаборативная фильтрация и рекомендательные системы, бизнес-аналитика, прогнозирование временных рядов. На их примере вы узнаете, как извлекать признаки из разнородных данных, какие при этом возникают проблемы и как их решать. Вы научитесь сводить задачу заказчика к формальной постановке задачи машинного обучения и поймёте, как проверять качество построенной модели на исторических данных и в онлайн-эксперименте. На каждой задаче мы изучим плюсы и минусы пройденных алгоритмов машинного обучения.
Прослушав этот курс, вы познакомитесь с распространенными типами прикладных задач и будете понимать схемы их решения.
Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Под руководством успешных специалистов в науке о данных вы сможете поработать над актуальным проектом в одной из областей: электронная коммерция, социальные медиа, информационный поиск, бизнес-аналитика и др.
В отличие от задач, основанных на модельных данных, работа над проектом из реальной жизни даст вам возможность самостоятельно пройти все этапы анализа данных — от подготовки данных до построения финальной модели и оценки её качества. В результате в вашем арсенале появится проект, который вы сможете использовать на практике и самостоятельно развивать в дальнейшем.
Наличие такого проекта станет вашим конкурентным преимуществом, ведь вы всегда сможете продемонстрировать успешный проект потенциальному работодателю.
Обучение на размеченных данных github
Специализация «Машинное обучение и анализ данных»
Данный репозиторий содержит реализаию практических заданий по специализации от Яндекса и МФТИ на Coursera «Машинное обучение и анализ данных».
Специализация состоит из 6 курсов:
Математика и Python для анализа данных
Первая часть курса о языке программирования Python и работе сбиблиотеками NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Вторая часть курса посвящена таким разделам математики как линейная алгебра, математический анализ, методы оптимизации и теория вероятностей. При этом, упор делается на разъяснение математических понятий и их применение на практике, а не на вывод сложных формул и доказательство теорем.
Практические задания
Обучение на размеченных данных
Курс рассматриает успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент на построение композиций, в частности случайные леса и метод градиентного бустинга. Кроме этого: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества.
Практические задания:
Поиск структуры в данных
Курс об алгоритмах кластеризации данных. Направлен на то, чтобы научить строить матричные разложения и решать задачу тематического моделирования, понижать размерность данных, искать аномалии и визуализировать многомерные данные.
Практические задания:
Обучение на размеченных данных github
Введение в анализ данных и машинное обучение
Курс прежде всего ориентрован для людей с опытом программирования. Уклон делается больше на практическое применение, теоретическая часть представлена в количестве, необходимом для понимания методов машинного обучения, но без глубокого погружения в математику.
Что требуется для прохождения курса?
Все примеры кода созданы на языке Python, поэтому необходимо знать этот язык. К счастью, Python легко освоить, он очень интуитывный. Если вы не знаете Python, то можете пройти короткий курс Google’s Python Class или любой другой, который вам больше подходит.
Для машинного обучения также необходимо знать математику на уровне старших классов (возведения в степень, логарифмы, элементарная алгебра). В курсе будет использованы методы линейной алгебры и математического анализа (а именно производные функций). Эти методы будут объяснены для интуитивного понимания материала.
Все примеры кода созданы в третьей версии Python. Вторая и третья версии несовместимы между собой, поэтому убедитесь, что вы используете версию 3 или выше.
Установка необходимого ПО
Чтобы локально запустить код необходимо установить все зависимые библиотеки.
Для ОС Windows рекомендуется установить Anaconda, который содержит все необходимые библиотеки.
Лицензия на материалы курса
Исходный код курса распростроняется под лицензией MIT, текст под лицензией CC BY-SA.
About
Введение в анализ данных и машинное обучение
Знакомство с Git и GitHub: руководство для начинающих
Oct 21, 2019 · 10 min read
Ищите, с чего бы начать изучение Git и GitHub? Хотите поработать с другими? Усердно трудитесь над проектом? Или вдруг заметили, что заслужить уважение среди технарей можно своим присутствием на GitHub?
Тогда эта статья специально для вас!
На самом деле, в Git нет ничего сложного. Если вы быстро читаете и не тратите уйму времени на установку и регистрацию, то начать работать с GitHub вы сможете уже через 10 минут.
Если вы сможете все это с делать, то можно считать, что вы успешно справились с задачей. А еще вы сможете поучаствовать в своем первом open-source проекте — Стене на GitHub.
Если вы хотите стать настоящим профессионалом в Git и GitHub, то придется еще многому научиться. Однако информации ниже будет вполне достаточно для изучения основ.
Что такое Git и GitHub?
Git — это система управления версиями, которая пришлась по душе практически всем — от разработчиков до дизайнеров. GitHub можно считать соцсетью для хранения кода. Это настоящая Мекка для технарей. Здесь вы можете попрактиковаться в разработке и придумать что-то свое, найти множество open-source проектов, передовых технологий, различных функций и дизайнов.
На GitHub вы учитесь и участвуете в других проектах, храните код для работы или учебы, берете код других проектов и вникаете во все детали. А еще вы можете создавать сайты бесплатно напрямую из репозитория! (Научиться можно здесь)
Если вы хотите работать на GitHub, то вовсе не обязательно быть гуру в программировании, ведь все самое основное делается прямо на сайте.
Не лишним будет разобраться с терминалом, поскольку терминальные команды действительно упрощают жизнь.
Для начала необходимо запомнить следующие терминальные команды:
Затем к ним добавим еще вот эти:
Эти команды вам пригодятся в случае, если вы будете работать с другими людьми или захотите внести какие-то изменения в проект и протестировать их до создания коммита.
Не лишней будет и вот такая команда:
О ней мы также поговорим ниже.
(Если вы работаете на Mac, то у вас уже установлен терминал. Нажмите на иконку с лупой в верхнем правом углу экрана и напечатайте слово terminal ).
Шаг 1: Регистрация и установка
Зайдите на GitHub и создайте свой аккаунт. В принципе, этим можно и ограничиться. При желании можете установить Git. Но для работы с GitHub это вовсе не обязательно. Однако если вы планируете заниматься проектами на локальном компьютере, то установка вам все-таки нужна. Можете скачать установщик или установить файлы через менеджер пакетов.
Теперь перейдите в терминал, и начнем работу. Если хотите задать одно имя пользователя для всех репозиториев на компьютере, то напишите:
Теперь напишите свой адрес электронной почты. Проследите, чтобы он совпадал с адресом, указанным при регистрации на GitHub.
При желании можете скрыть свой электронный адрес. Это сделать несложно, подробнее написано здесь. По сути, вам нужно проставить 2 галочки в своем GitHub-аккаунте.
Теперь вы готовы к работе с Git на локальном компьютере.
Начнем с создания нового репозитория на сайте GitHub. Вы также можете выполнить git init и создать новый репозиторий из директории проекта.
Репозиторий состоит из трех «деревьев». Первое «дерево» — это рабочая директория, в которой хранятся актуальные файлы. Второе — это index или область подготовленных файлов. А еще есть head — указатель на ваш последний коммит.
Вариант 1. Я уже знаком с терминалом
Вот как начать работу с Git из терминала.
Если у вас есть директория проекта, то просто перейдите в терминал, а в самой директории проекта выполните команду
Если хотите инициализировать проект со всеми файлами из директории проекта, то выполните команду
или добавьте сразу все файлы через:
Создать коммит с этими изменениями можно через команду:
Если изменения вас устраивают, напишите:
и отправьте эти изменения в репозиторий. Проверить, есть ли изменения для отправки, можно в любое время по команде:
При внесении изменений следует обновить и сами файлы:
Создайте коммит, добавьте нужное сообщение и отправьте этот коммит в репозиторий.
Если с этим все понятно, то переходите к части 2: «Учимся работать с другими», в которой рассматривается градация веток и совместная работа над проектами.
Вариант 2. Я вообще ничего не знаю
Этот вариант выбирают совсем новички в разработке. Вполне возможно, у вас уже есть целая папка с файлами проекта для размещения на GitHub, но вы не знаете, с чего начать.
Ну что ж, приступим к делу!
Допустим, вы хотите создать новый репозиторий. Это место, где будет «жить » ваш проект. Если вы не хотите создавать новый репозиторий, то можете склонировать уже существующий. Именно так вы копируете чужой проект или берете нужную вам информацию для работы/учебы. Мы еще к этому вернемся, но чуть позже.
Репозиторий — это место, в котором вы систематизируете свой проект. Здесь вы храните файлы, папки, видео, изображения, блокноты Jupyter Notebook, наборы данных и т.д. Перед началом работы с Git необходимо инициализировать репозиторий для проекта и правильно его подготовить. Это можно сделать на сайте GitHub.
Лучше сразу добавлять в репозиторий README-файл с информацией о проекте. Это можно сделать в момент создания репозитория, поставив галочку в соответствующем поле.
При желании можете уже сейчас начинать работать над проектом. Добавляйте файлы, вносите в них изменения и т.д. напрямую с сайта GitHub. Однако конечный результат подобной деятельности может вас немного огорчить.
Вносить изменения в проект можно двумя способами. Вы можете изменять файлы/блокноты на компьютере либо делать это на сайте GitHub.
Допустим, вам захотелось подкорректировать README-файл на сайте GitHub.
Вы успешно внесли изменения в README-файл своего нового репозитория! Обратите внимание на небольшую кнопку на картинке выше. Она позволяет создавать новую ветку этого коммита и добавлять Pull request. Запомните ее, скоро к ней вернемся.
Как вы видите — ничего сложного!
Лично я предпочитаю работать с файлами на локальном компьютере, а не на сайте GitHub. Поэтому давайте научимся и этому.
Подайте мне вот этот проект!
Возможно, вы захотите клонировать свой новый репозиторий для дальнейшей работы с ним на локальном компьютере. Либо у вас уже есть существующий репозиторий, который вы хотели бы клонировать.
Для клонирования репозитория на компьютер перейдите в репозиторий на GitHub и нажмите большую зеленую кнопку под названием Clone or download (разумеется, вы можете просто скачать репозиторий и избежать всех заморочек с терминалом. Но я в вас верю, поэтому не будем сдаваться!). Проследите, чтобы появилась надпись Clone with HTTPS. Теперь нажмите на иконку буфера обмена для копирования-вставки (либо выделите ссылку и скопируйте ее).
Откройте терминал и перейдите в директорию для копирования репозитория. Например, для перехода на Рабочий стол напечатайте вот это:
Затем клонируйте туда репозиторий по следующей команде:
Новый GitHub-репозиторий, склонированный на рабочий стол, готов! Данная команда создает точную копию репозитория в вашей системе. Здесь вы сможете с ним работать, редактировать, индексировать изменения, создавать коммиты с изменениями и отправлять их на GitHub.
Совсем не обязательно создавать репозиторий на Рабочем столе. Клонировать можно в любое место на компьютере. Команду git clone можно выполнять и сразу после открытия терминала. Однако, если вы не очень любите копаться в папках на компьютере, то неплохо будет разместить проект на виду, то есть на Рабочем столе…
Если хотите просто покопаться в каком-то проекте, то вместо клонирования можете сделать форк проекта на GitHub. Для этого нажмите кнопку Fork в верхнем правом углу сайта. Так вы добавите копию этого проекта в свои репозитории и сможете вносить туда любые изменения без вреда для оригинала.
Добавляем файлы в проект
Вот, чем мы займемся:
Но ничего сложного здесь нет!
Должно быть, у вас уже есть файлы, которые вы бы хотели разместить в новом репозитории. Отыщите их на компьютере и перетащите в новую папку репозитория на Рабочем столе.
Проверьте статус проекта.
Откройте терминал и перейдите в папку репозитория. Для проверки обновлений выполните:
Если вы перетаскивали файлы в папку проекта, то потребуется обновить состояние репозитория. Добавлять файлы в репозиторий можно по одному:
Это ваши предлагаемые изменения. Операцию можно повторить с новыми файлами либо с уже существующими, но измененными. По сути, ничего нового в сам проект вы не добавляете. Вы всего лишь загружаете новые файлы и указываете Git на эти изменения.
Процесс создания коммитов с изменениями начинается с выполнения команды:
Сохраненные изменения и называются коммитом. При создании коммита вы добавляете сообщение о том, что именно менялось и почему. Так другие люди смогут лучше понять суть изменений.
Теперь ваши изменения сохранены в указателе локальной копии проекта. Для отправки изменений на удаленный репозиторий выполните команду:
Итог: у вас есть свой GitHub репозиторий, вы научились добавлять и изменять в нем файлы.