Azure on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

Newsletter Dane i Analizy, 2023-07-24

Mon, 24 Jul 2023 15:00:00 +0000

Pisanie newsletterów (oraz postów na bloga) jest proste - robi się to mniej więcej tak:

Obrazek ten pochodzi z wpisu Robina Moffatta (polecam jeśli myślisz o pisaniu bloga lub pojedynczych tekstów o programowaniu, albo po prostu dokumentacji). Proces wygląda tak samo - czy są wakacje czy ich nie ma.

A że jestem w trakcie urlopu to pozwólcie, że dzisiaj na tym zakończymy wstęp.

#ai_ml

Using a Keras Tuner for Hyperparameter Tuning of a TensorFlow Model
Hyperband Tuner użyty do doboru najlepszych parametrów dla przygotowanego modelu opartego i sieć neuronową

Newsletter Dane i Analizy, 2022-11-28

Mon, 28 Nov 2022 15:00:00 +0000

Czarny Piątek co prawda za nami, ale wietrzenie magazynów bardzo się przyda. Tym bardziej, że w ankiecie sprzed bodaj dwóch tygodni przyznaliście, że więcej polecanych tekstów w jednym numerze jesteście w stanie przełknąć. Zatem wietrzymy i mamy więcej niż zwykle.

Ostatnio pokazywałem potencjalną drabinkę Mundialu, która już być może nieco nieaktualna, prawda? Od początku całej imprezy wpadają jednak do wora dane z Twittera i między innymi na fanpage’u pokazywałem przykładowe wykresy. Projekt jest dość prosty w przygotowaniu, jak znajdę czas to (mam nadzieję) w tym tygodniu opiszę z grubsza założenia.
Okazuje się, że big data można robić w kilka dni. Mam w tym doświadczenie, może to “robi robotę”?

Newsletter Dane i Analizy, 2022-04-04

Mon, 04 Apr 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj skupiamy się na Kafce i innych kolejkach (MQTT, Redis). Trochę też o długu technologicznym (i nie tylko) oraz wytłumaczenie o co chodzi z tymi @property czy @staticmethod w Pythonie.

#analiza_danych_koncepcje

Machine Learning Pipeline with Ploomber, PyCaret and MLFlow
Cały “rurociąg” związany z uczeniem maszynowym, od początku do końca, od czyszczenia danychy do uczenia modeli

Machine Learning Rules of Thumb
Po co wymyślać koło od początku skoro jest kilka dobrych i sprawdzonych sposobów na pierwsze kroki w przygotowywaniu modelu ML?

Dziewczyny z Sympatii - co widać na zdjęciach?

Mon, 30 Jul 2018 16:34:30 +0000

Było już o kobietach z Sympatii (i o panach), ale wszystko to było na podstawie informacji zawartych w profilu. Dzisiaj sięgniemy nieco głębiej. Zbierając profile zebraliśmy też linki do zdjęć. Korzystając z microsoftowego Cognitive services Face API pobieramy cechy jakie udaje się rozpoznać na zdjęciach. Między innymi są to informacje o:

wieku
płci
okularach
kolorze włosów
emocjach jakie wyraża twarz, na przykład czy osoba na zdjęciu się uśmiecha

W dużym uproszczeniu Face API to bramka do wytrenowanego modelu (zapewne sieci neuronowej). Wrzucamy zdjęcie, a w odpowiedzi dostajemy kilka parametrów, które są wynikiem porównania zdjęcia z tym czego sieć się nauczyła. Skrypt (jaki inne z tego cyklu) znajdziecie na githubie. Pobrałem tylko dane dla zdjęć pań, nie będzie odpowiednika tego samego wpisu dla panów. Zobaczmy co sztuczna inteligencja wyczytała ze zdjęć i jak to się ma do informacji podawanych w profilach przez ich właścicielki.