ИМХО. Вот именно подобного формата роликов не хватает. Чтобы лучше понять, в чем заключается работа того или иного специалиста в той или иной области, необходимо посмотреть на процесс изнутри с множества сторон. Это чрезвычайно помогает примерить профессию на себя и понять: а чтоит ли пробовать в неё войти или нет. п.с.: спасибо
всё верно, но я так понял задачи могут немного отличаться, смотрю для чего то и банкам нужны специалисты подобного рода, а может "зеленый" просто учит в своей школе и не более...
абсолютно согласен. я наконец понял, что мне это не интересно, но именно изза технической части - гораздо интересней как модель работает? как её создать?
Если я правильно понял toxic поле было float не просто так. И привод поля к целочисленному сделал например из значения 0.99 -> 0. А потом тебя не устроила корректность датасета)
Не часто вообще пишу комментарии, но ваше видео стало для меня новым толчком в изучении Data Science. Спасибо вам за контент! Буду ждать больше подобных роликов.
Я могу сказать тебе что ты большой молодец! Я очень поражен на сколько информативный ролик. Желаю тебе побольше подписчиков и просмотров, а людям которые тебя смотрят больше подобных видосов на ютубе в целом, ибо в реальности не хватает такого рода видео. Так держать! Респект!
Очень не хватает в сети подобных туториалов! Спасибо Вам огромное за Ваш труд! Понимаю, как сложно такое записывать. Обязательно, по возможности, записывайте ещё
Спасибо за видео, оч долго искала что же такое анализ данных, как это выглядит, что вообще делает аналитик и как, вручную ли анализирует, какие программы использует, какова задача и цель анализа и тд... как вообще выглядит сама работа. чаще всего рассказывают о плюсах и минусах профессии, так и не объяснив что именно и как надо делать)) спасибо!
На самом деле очень круто! Нечасто можно найти видео, в котором последовательно и понятно показан алгоритм действий. Мне кажется, это поможет тем, кто только начинает свой путь в DS. Например, делая свой пет проект, можно отталкиваться от роликов такого типа. Спасибо и продолжай!)
Большое спасибо за видео. Я как раз искала разбор реальной задачи, чтобы понять, в чем, собственно, заключается работа специалиста в datascience. Отличная подача материала. Спасибо
Простое, наглядное и доходчивое объяснение, смотрится на одном дыхании! Большое спасибо за интересный и качественно проработанный видеоурок! Очень не хватает видео именно такого формата!
Искал видео именно такого формата, подписался, очень жду таких видео от тебя. Ведь действительно, что бы понять понравится ли тебе такая работа, надо увидеть её на практике. Большое Спасибо)
Комментарий в поддержку канала и подобных видео)) я только в начале пути и очень полезно смотреть и формировать более чёткое представление о том, чем занимаются специалисты DS))
Согласен, видео такого формата очень трудоемки (трудно сделать). Зато это может выгодно выделить твой канал на фоне остальных датасаентистов и пушануть канал. Удачи. Подписался. Колокольчик сделал.
Круто! Наконец-то нашёл то что нужно, прям по шагам, понятно. Заполнил для себя проблемные места в знаниях, отсутствие которых не позволяло в достаточной мере сдвинуться в изучении ML. Конечно же хочется больше похожего контента, желательно на разных задачках, примерах. Спасибо! PS: очень интересно было бы посмотреть видео про предсказание показателя по нескольким входным параметрам например дата, товар, количество продаж, цена; и предсказание не булиан значения, а какого-то плавающего значения, например цена или количество продаж...
Неплохо. Вы также можете попробовать криптовалютную биржу BIB и получить низкие торговые комиссии. Платформа с самым высоким рейтингом и низкими торговыми комиссиями! Выполняйте задания и получайте токены BIB на сумму 20 000 долларов!yougotthis
Отличное видео, автору большое спасибо. Теперь хоть стало понятно как работать с гиперпараметрами и улучшать модель. Не хватило этапа EDA, если правильно понимаю, это самый важный этап по работе с данными.
В первый раз тебя смотрю (и не последний) ты очень милый парень. Тебя приятно слушать, хотя я не всё поняла из-за того, что слишком мало знаю ещё о программирование, современных профессиях и техниках (только учусь во всём разбираться) было полезно посмотреть на такую практику, благодарю.
Туториал отличный! Но есть пару сложностей: 1) Сложно на слух воспринимать что такое Recall и Precision, было бы удобнее если бы на экране появлялась формула по типу recall="кол-во правильно найденных негативных комментариев"/"кол-во правильно найденных негативных комментариев"-"кол-во пропущенных негативных комментариев" 2) Не очень понятно, что делать с ошибками вида ITERATIONS REACHED LIMIT - это значит, что модель недообучилась и ее нельзя использовать или тут по-другому? 3) Не сразу было понятно как метод predict превратился predict_proba и то, что predict_proba возвращает именно вероятность отнесения к негативным комментариям (27:05)
Спасибо огромное за столь интересный контент, было бы интересно посмотреть как можно вы улучшите модель и больше теории )) Один из лучших каналов по тематике Только не могу получить доступ к ноутбуку ((
@@AlexanderErshov Да я видел, но уже пару дней "Sorry, something went wrong. Reload?" возможно какие-то проблемы с гитом. Но так даже лучше когда смотришь и сам пишешь код а не копируешь лучше усваиваешь. Спасибо еще раз за контент!!
Отличное видео, отличное пояснение. Начинаю потихоньку вкатываться в тему ML/DS. Сложно все дается. Хватаюсь за все, многое упускаю и не понимаю. Прошел 1 курс на Coursera от Яндекс/МФТИ сложно сказать, что я особо начал разбираться. Такие видео, кстати, особенно когда все поясняют вообще супер. Добра и удачи вам! Спасибо!
привет, как успехи? в других видео один наоборот расхвалил яндекс в плане обучения - мол хорошо что на две недели дают задание и будто бы как домашнюю работу делаешь и опыт получаешь, а другие некотрые видел записи в ютубе известных фирм обучающих - так там реально показывают на примере каком и без всяких объяснений и многие так и жалуются что кто не в теме , мол вообще не поймет там ничего.
ИМХО. Вот именно подобного формата роликов не хватает. Чтобы лучше понять, в чем заключается работа того или иного специалиста в той или иной области, необходимо посмотреть на процесс изнутри с множества сторон. Это чрезвычайно помогает примерить профессию на себя и понять: а чтоит ли пробовать в неё войти или нет.
п.с.: спасибо
истина
всё верно, но я так понял задачи могут немного отличаться, смотрю для чего то и банкам нужны специалисты подобного рода, а может "зеленый" просто учит в своей школе и не более...
абсолютно согласен. я наконец понял, что мне это не интересно, но именно изза технической части - гораздо интересней как модель работает? как её создать?
еще не хватает видеороликов, в которых обьяснят по модулям, как и куда применять и т.д... даже в вузе нгихера не обьясняют
Вы больше не нашли подобных роликов?
+1 чтобы выходило видео подобного формата
Нужная вещь, намного лучше чем просто разговорные ролики, в которых говорят не о чем. По больше бы таких роликов как этот!)
Вы больше не нашли подобных роликов?
Сделай из этого рубрику "разбор реальных задач"
++++
+++
Да
А лучше "разбор нереальных задач"!
разбор реальных задач это супер, а не эти ваши бла-бла-бла, программирование, дата сайнс, бла-бла.
Если я правильно понял toxic поле было float не просто так. И привод поля к целочисленному сделал например из значения 0.99 -> 0. А потом тебя не устроила корректность датасета)
Автору респект! Спасибо тебе мужик. Столько годноты и вообще без понтов и пафоса - чётко, с доступными объяснениями. То что надо👍
Вот это контент! Шикарный видос, побольше бы таких
Видео до сих пор актуально и подходит для обучения! Спасибо за ваш труд
Супер! Однозначно лайк и комментарий в поддержку канала, и данного видео. Пусть будет больше заинтересованных на решение интересных задач
Очень круто получилось! Удачи с развитием канала)
реальные разборы редкость в инете, все воду льют. Молодец!
Делай больше таких видео, пожалуйста❤❤❤
Не часто вообще пишу комментарии, но ваше видео стало для меня новым толчком в изучении Data Science. Спасибо вам за контент! Буду ждать больше подобных роликов.
Такие видео отлично дополняют теорию и показывают, что конкретно надо использовать для решения реальных задач
Я могу сказать тебе что ты большой молодец! Я очень поражен на сколько информативный ролик. Желаю тебе побольше подписчиков и просмотров, а людям которые тебя смотрят больше подобных видосов на ютубе в целом, ибо в реальности не хватает такого рода видео.
Так держать! Респект!
Александр, спасибо огромное за такие видео ! Бомба!
Спасибо за ролик. Я активно ищу реальные задачи с решением и разбором. И вот оно!)
Только вперед и не останавливаться. Спасибо очень интересно
Очень не хватает в сети подобных туториалов! Спасибо Вам огромное за Ваш труд! Понимаю, как сложно такое записывать. Обязательно, по возможности, записывайте ещё
Вы больше не нашли подобных роликов?
Разборы реальных кейсов это то что нужно!😊
Спасибо за видео, оч долго искала что же такое анализ данных, как это выглядит, что вообще делает аналитик и как, вручную ли анализирует, какие программы использует, какова задача и цель анализа и тд... как вообще выглядит сама работа. чаще всего рассказывают о плюсах и минусах профессии, так и не объяснив что именно и как надо делать)) спасибо!
На самом деле очень круто! Нечасто можно найти видео, в котором последовательно и понятно показан алгоритм действий. Мне кажется, это поможет тем, кто только начинает свой путь в DS. Например, делая свой пет проект, можно отталкиваться от роликов такого типа. Спасибо и продолжай!)
Вы больше не нашли подобных роликов?
Нужная тема. Так гораздо проще понять с каким задачами и подходами надо будет работать. Спасибо за видео.
Отличный ролик. Прям искал что-то такое. Особенно классно, что ошибаешься и не режешь ошибки на видео. Сразу узнаю свой код)
Лучшее видео про реальный проект по дата саенс. Александр, спасибо!
+1 чтобы выходили еще видео с таким разбором реальных задач. Например, по распознаванию изображений ))
Большое спасибо за видео. Я как раз искала разбор реальной задачи, чтобы понять, в чем, собственно, заключается работа специалиста в datascience. Отличная подача материала. Спасибо
Простое, наглядное и доходчивое объяснение, смотрится на одном дыхании! Большое спасибо за интересный и качественно проработанный видеоурок! Очень не хватает видео именно такого формата!
Большое спасибо! Очень понятно и полезно!
Искал видео именно такого формата, подписался, очень жду таких видео от тебя. Ведь действительно, что бы понять понравится ли тебе такая работа, надо увидеть её на практике. Большое Спасибо)
Давайте теперь эту же задачу на более продвинутых моделях и сравним результаты
Такие разборы очень полезны! Определенно нужно больше таких видео
Комментарий в поддержку канала и подобных видео)) я только в начале пути и очень полезно смотреть и формировать более чёткое представление о том, чем занимаются специалисты DS))
Туториалы нужны, сейчас прохожу обучение на аналитика данных, твои уроки очень полезны студентам!
наконецто шоукейс который может показать новичкам что есть датасаенс, спасибо!
Супер. Спасибо большое. Для меня как новичка, все понятно, отличное видео.
Спасибо. Очень круто, что можно увидеть пошаговый гайд на примере реальной задачи.
Согласен, видео такого формата очень трудоемки (трудно сделать). Зато это может выгодно выделить твой канал на фоне остальных датасаентистов и пушануть канал. Удачи. Подписался. Колокольчик сделал.
Круто! Наконец-то нашёл то что нужно, прям по шагам, понятно. Заполнил для себя проблемные места в знаниях, отсутствие которых не позволяло в достаточной мере сдвинуться в изучении ML. Конечно же хочется больше похожего контента, желательно на разных задачках, примерах.
Спасибо!
PS: очень интересно было бы посмотреть видео про предсказание показателя по нескольким входным параметрам например дата, товар, количество продаж, цена; и предсказание не булиан значения, а какого-то плавающего значения, например цена или количество продаж...
Спасибо, я как раз записал видео про предсказание цены:
ruclips.net/video/LI94ZkjE_w4/видео.html
Неплохо. Вы также можете попробовать криптовалютную биржу BIB и получить низкие торговые комиссии. Платформа с самым высоким рейтингом и низкими торговыми комиссиями! Выполняйте задания и получайте токены BIB на сумму 20 000 долларов!yougotthis
Спасибо! Очень полезная тема! Рубрика с практическими кейсами такого рода была бы очень ценна!
Вышло очень круто! Спасибо
Отличная идея с разбором задачи и обьяснением решения. Спасибо!
Спасибо. Приоткрыл завесу этой профессии)))
Спасибо автор! Возможно ты уже ушел отсюда, но поверь, твоя работа до сих пор приносит пользу зрителю ❤️
Наконец-то хоть немного понятно, что это за профессия. Спасибо Вам!
Спасибо, это очень круто! с радостью посмотрю еще подобные видео с реальными задачами )
Отличное видео, автору большое спасибо.
Теперь хоть стало понятно как работать с гиперпараметрами и улучшать модель.
Не хватило этапа EDA, если правильно понимаю, это самый важный этап по работе с данными.
Спасибо! Очень полезно, надеюсь будет продолжение)
спасибо! мне было полезно, логика прозрачна, осталось ознакомиться с программированием)
СУПЕРРРРРРР!!!!!!!!!!!!!!!!
Делай больше!!!!
НАКОНЕЦ-ТО НАШЛА ТАКОЙ ВИДОС, КАК НАДО!!!
Крутое видео, побольше бы таких
Реальну крутой формат, прям полезно
хороший пример, реальная задача. буду рад еще таким видео!
спасибо!
Отличный ролик. Материал хорошо впитывается, спикер не усыпляет.
Спасибо за Ваш труд! Первый раз смотрел решение задачи Data Science - очень понравилось.
Спасибо за ценное видео. Полезно и интересно. С удовольствием посмотрела.
Лучший пример по описанию профессии !
В первый раз тебя смотрю (и не последний) ты очень милый парень. Тебя приятно слушать, хотя я не всё поняла из-за того, что слишком мало знаю ещё о программирование, современных профессиях и техниках (только учусь во всём разбираться) было полезно посмотреть на такую практику, благодарю.
Доступно и внятно! Так держать! Очень понравились стиль и объяснения!
Спасибо огромное, супер-формат!!!
спасибо! то чего не хватает на лекциях и курсах
Туториал отличный! Но есть пару сложностей:
1) Сложно на слух воспринимать что такое Recall и Precision, было бы удобнее если бы на экране появлялась формула по типу recall="кол-во правильно найденных негативных комментариев"/"кол-во правильно найденных негативных комментариев"-"кол-во пропущенных негативных комментариев"
2) Не очень понятно, что делать с ошибками вида ITERATIONS REACHED LIMIT - это значит, что модель недообучилась и ее нельзя использовать или тут по-другому?
3) Не сразу было понятно как метод predict превратился predict_proba и то, что predict_proba возвращает именно вероятность отнесения к негативным комментариям (27:05)
Очень круто братан, это реально твоя тема
Делай дальше, топчик смотреть такое только удовольствие!!
Нормально, всё последовательно и по полочкам
Очень полезное видео, хорошо разбавляет сухую теорию. Реанимировал свой интерес к DS
Очень полезный туториал, спасибо большое, побольше бы таких видео👍🏼
Спасибо огромное, больше бы таких видео! Жаль что такие сложные видео набирают мало лайков в отличие от всякого мусора...
Долго ждал такой формат
Спасибо за большой труд , жаждут узнать больше
Было очень полезно посмотреть, спасибо за твои старания
Спасибо огромное за столь интересный контент, было бы интересно посмотреть как можно вы улучшите модель и больше теории ))
Один из лучших каналов по тематике
Только не могу получить доступ к ноутбуку ((
Там есть ссылка на GitHub в описании
@@AlexanderErshov Да я видел, но уже пару дней "Sorry, something went wrong. Reload?" возможно какие-то проблемы с гитом. Но так даже лучше когда смотришь и сам пишешь код а не копируешь лучше усваиваешь. Спасибо еще раз за контент!!
Огонь, спасибо большое!
Спасибо за полезное видео. Хотелось бы больше туториалов по использованию технологий, которые сейчас чаще всего используются в продакшене;)
Спасибо за туториал, продолжайте в том же духе
Спасибо огромное! Разжевал материал)
Очень интересно!
Датасет просто огонь)
Потрясное видео, на постоянку такие были бы очень полезны!
интересно интересно, я вот вообще не знал про ваш канал, спасибо!
Дружище, продолжай! Давно искал подобное видео.
Здорово! Спасибо огромное!
Очень классное видео. Побольше бы подобного типа задач и интересно, и реально, и полезно. СПС
Полезное видео, помогло, спасибо!
Не хватало такого видео, где от и до, спасибо, Александр!!!
Смотрим
Отличный ролик, спасибо!
Отличное видео, отличное пояснение.
Начинаю потихоньку вкатываться в тему ML/DS. Сложно все дается. Хватаюсь за все, многое упускаю и не понимаю.
Прошел 1 курс на Coursera от Яндекс/МФТИ сложно сказать, что я особо начал разбираться.
Такие видео, кстати, особенно когда все поясняют вообще супер. Добра и удачи вам! Спасибо!
привет, как успехи? в других видео один наоборот расхвалил яндекс в плане обучения - мол хорошо что на две недели дают задание и будто бы как домашнюю работу делаешь и опыт получаешь, а другие некотрые видел записи в ютубе известных фирм обучающих - так там реально показывают на примере каком и без всяких объяснений и многие так и жалуются что кто не в теме , мол вообще не поймет там ничего.
Топовое видео! Даёшь больше туторов! 👍🔥
Молодец автор. Делай еще
Спасибо! Очень интересное видео!
Познавательно, надеюсь видео с разборами будут выходить чаще)
Александр, спасибо за вашу работу! Крайне интересный тип видео!
Спасибо. Очень доступно
офигенно !!! респектую Вам
Очень интересно! Успехов!
Спасибо за видео-ролик.
Just opened my eyes, thank you a lot
Александр, спасибо! Очень полезно для понимания. Задача очень похожа на то, что мы с командой решаем в работе.
Очень очень очень полезный ролик, спасибо!