Специальное предложение
  • +3
Оставили заявки
Программирование

Бесплатный вебинар

27 декабря 2022

Погружаемся в машинное обучение

День 2 из 3: Интенсив 3 дня машинного обучения: Python, нейросети и биткоин

  • Михаил Овчинников

    Главный методист технического направления Skillbox
О вебинаре
Бесплатный вебинар «Погружаемся в машинное обучение». Спикер расскажет о типичных проблемах при обучении модели и объяснит, как готовить данные для Machine Learning.

Вебинар будет полезен: новичкам в программировании, аналитикам.

На вебинаре вы:
  • узнаете как «обогатить» данные с помощью Feature Engineering;
  • научитесь работать с разными моделями и оценивать их качество.

В конце вас ждёт практическое задание — обучите нейросеть распознавать лица и предсказывать курс биткоина.

Спикер — Михаил Овчинников, главный методист технического направления Skillbox. Специалист в области разработки высоконагруженных систем, обработки больших данных и машинного обучения. Занимается разработкой ПО 17 лет. 

Рекомендованные

92 комментария
  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    Телеграм-чат интенсива - https://t.me/+mr6LM0ADOG0xMDJi

  • Mikhail Malakhov

    Mikhail Malakhov

    23:30

    Спасибо!

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    22:59

    в Телеграм-чате опубликуем

  • Алексей Романченко

    Алексей Романченко

    22:59

    Как получить код который вы писали?

  • Tyt Toot

    22:54

    сумма таки равна 1.0

  • Dmitry Didenko

    Dmitry Didenko

    22:51

    TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[float64]'>. This means that no common DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is: (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[int64]'>, <class 'numpy.dtype[int64]'>, <class 'numpy.dtype[int64]'>)

  • Dmitry Didenko

    Dmitry Didenko

    22:50

    /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 663 664 if all(isinstance(dtype, np.dtype) for dtype in dtypes_orig): --> 665 dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) 666 667 if dtype_numeric: <__array_function__ internals> in result_type(*args, **kwargs)

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:48

    ьыстрее разорит

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:47

    разорит такая модель

  • Сергей Стельмащук

    Сергей Стельмащук

    22:45

    ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-89-7c04f9a1dd56> in <module> 1 from sklearn.linear_model import LinearRegression 2 model = LinearRegression() # Создаем модель ----> 3 model.fit(X_train, y_train) # Обучаем 4 y_pred = model.predict(X_test) # Экзаменуем 4 frames /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _assert_all_finite(X, allow_nan, msg_dtype) 112 ): 113 type_err = "infinity" if allow_nan else "NaN, infinity" --> 114 raise ValueError( 115 msg_err.format( 116 type_err, msg_dtype if msg_dtype is not None else X.dtype ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

  • Dmitry Didenko

    Dmitry Didenko

    22:44

    TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-41-6b629c1408fb> in <module> 1 from sklearn.linear_model import LinearRegression 2 model = LinearRegression() ----> 3 model.fit(X_train,y_train) #Обучаем 4 y_pred = model.predict(X_test)

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:44

    даже в этом случае обучитсч по разному

  • Tyt Toot

    22:42

    Почему числа с вашими не совпадают?

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:41

    потому, что ошибка в 10 от цены в 100 и от цены в 1000 это разные ошибки

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:40

    там бы ещё на текущую цену поделить

  • Tyt Toot

    22:31

    у последнего target == NaN?

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:28

    удобно но матимтически не верно

  • Tyt Toot

    22:25

    а нельзя bitcoin = bitcoin.drop("symbol", axis=1, inPlace = False) ?

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:23

    кдалить

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    22:23

    и первый 14 строк

  • Роман Леонтьев

    Роман Леонтьев

    22:18

    Можно ли найти фрактал? т.е. проверить, является ли максимальное или минимальное значение максимальным или минимальным за какой то период, например, 10 свечек в плюс и вминус

  • Yura Sazhin

    Yura Sazhin

    22:11

    спасибо

  • Vlad S

    Vlad S

    22:10

    потому что нет -7 дня от 0

  • Skillbox.Live

    Skillbox.Live

    22:10

    Телеграм-чат интенсива - https://t.me/+mr6LM0ADOG0xMDJi

  • Fedor Stratov

    Fedor Stratov

    22:04

    на сайте finam

  • Yura Sazhin

    Yura Sazhin

    21:59

    где можно взять такую же таблицу но для пар рупь/доллар, золото/доллар, нефть/доллар??

  • Tyt Toot

    21:58

    (bitcoin.open - bitcoin.close).plot() странный график)

  • Mikk Nikls

    Mikk Nikls

    21:55

    Почемуу меня ыаил btcusd сказалсяв формате xlsxа не csv?

  • Tatiana Fomenko

    Tatiana Fomenko

    21:53

    ?

  • Tatiana Fomenko

    Tatiana Fomenko

    21:53

    1,5 с двойным слешем =1

  • Tatiana Fomenko

    Tatiana Fomenko

    21:53

    приме можно?

  • Алексей Григоркин

    Алексей Григоркин

    21:50

    // - целочисленное деление

  • Артем Яцун

    Артем Яцун

    21:50

    остаток

  • Tatiana Fomenko

    Tatiana Fomenko

    21:50

    что двойной слэш откидывает еще раз?

  • Артем Яцун

    Артем Яцун

    21:50

    Появились холдеры, кто-то торгует например на 1000 usd в день, объем в баксах тот же, а вот в битке меньше чем он дороже

  • Vlad S

    Vlad S

    21:49

    дни

  • Сергей Стельмащук

    Сергей Стельмащук

    21:48

    Что за попугаи на оси aбсцисc? Дни?

  • Виктор Зорин

    Виктор Зорин

    21:47

    потому что биток сильно подорррожал

  • Amid Dir

    Amid Dir

    21:47

    Хз может потому что биток доражает