Telegram Group & Telegram Channel
🖥 Skorch позволяет использовать модели PyTorch с интерфейсом, аналогичным scikit-learn (Sklearn). Это делает обучение и валидацию PyTorch-моделей проще и понятнее, особенно для тех, кто уже знаком с API Sklearn.


from skorch import NeuralNetClassifier

model = NeuralNetClassifier(
module=MyClassifier, # Класс модели на PyTorch
lr=0.001, # Скорость обучения
batch_size=64, # Размер батча
criterion=nn.CrossEntropyLoss, # Функция потерь
optimizer=optim.Adam # Оптимизатор
)


Здесь создаётся обёртка NeuralNetClassifier, которая делает модель PyTorch совместимой с .fit(), .predict() и другими методами Sklearn.

📌Обучение:


model.fit(X_train, y_train)
Ты обучаешь модель так же, как и в Sklearn. Это удобно и не требует написания собственного цикла обучения.


С помощью Skorch ты получаешь:

- удобный Sklearn-подобный API для PyTorch-моделей;

- автоматический вывод метрик обучения;

- лёгкую интеграцию с GridSearchCV, Pipeline и другими инструментами Scikit-learn.

https://github.com/skorch-dev/skorch

@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/machinelearning_interview/1793
Create:
Last Update:

🖥 Skorch позволяет использовать модели PyTorch с интерфейсом, аналогичным scikit-learn (Sklearn). Это делает обучение и валидацию PyTorch-моделей проще и понятнее, особенно для тех, кто уже знаком с API Sklearn.


from skorch import NeuralNetClassifier

model = NeuralNetClassifier(
module=MyClassifier, # Класс модели на PyTorch
lr=0.001, # Скорость обучения
batch_size=64, # Размер батча
criterion=nn.CrossEntropyLoss, # Функция потерь
optimizer=optim.Adam # Оптимизатор
)


Здесь создаётся обёртка NeuralNetClassifier, которая делает модель PyTorch совместимой с .fit(), .predict() и другими методами Sklearn.

📌Обучение:


model.fit(X_train, y_train)
Ты обучаешь модель так же, как и в Sklearn. Это удобно и не требует написания собственного цикла обучения.


С помощью Skorch ты получаешь:

- удобный Sklearn-подобный API для PyTorch-моделей;

- автоматический вывод метрик обучения;

- лёгкую интеграцию с GridSearchCV, Pipeline и другими инструментами Scikit-learn.

https://github.com/skorch-dev/skorch

@machinelearning_interview

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1793

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

How to Buy Bitcoin?

Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.

Machine learning Interview from ms


Telegram Machine learning Interview
FROM USA