Обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) является разделом машинного обучения, активно развивающимся направлением в искусственном интеллекте. В данном посте я хочу показать, как с помощью нехитрого трюка ускорить обучение алгоритма RL, на примере окружения игры в Gym.

В процессе работы над двумя разными проектами перед нами дважды встала одна и та же прикладная задача: рассчитать время простоев. В обоих случаях надо было провести расчет с учетом недельного графика работы. Мы начинали решать задачу с создания локального сценарного решения.

Изучение алгоритмов и понимание заложенных в них принципов работы является неотъемлемой частью обучения. Многие алгоритмы уже реализованы в библиотеках, но для оптимизации скорости выполнения или добавление признаков важно знать, что находится «под капотом» и как реализовать что-то с нуля. Рассмотрим алгоритмы с такой структурой данных как списки: квадратичные сортировки и сортировки, работающие по принципу, разделяй […]

Решаем задачу о ранце. Муравьиный алгоритм или генетический лучше? Давайте разбираться.

Коэффициент Джини, кривая Лоренца, TPR и FPR– одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью ML. Все они используются для оценки качества модели и, так или иначе, связаны друг с другом. Предлагаю вспомнить, как они рассчитываются

При работе с большими данными часто используются алгоритмы ML. Так как большие данные хранятся в распределённых хранилищах, то для работы с ML, в классическом варианте, нужно сначала собрать все данные в одно место, а потом начать работу сними – это не всегда удобно. Но есть более интересный и удобный вариант – библиотека MLlib Apache Spark.

Различные соревнования в области Data Science не только позволяют на практике применить имеющиеся навыки, но и мотивируют изучать для победы новые методы и алгоритмы. Зачастую решение может быть получено несколькими путями, с разной степенью оптимальности и качества. В статье я расскажу о своем опыте участия во внутреннем DS-соревновании, в ходе которого узнал и использовал нескольких различных алгоритмов решения задачи.