W świecie, gdzie maszyny coraz śmielej wkraczają w domenę ludzkiej kreatywności, stoimy u progu rewolucji w dziedzinie tworzenia oprogramowania. Jak w wizjonerskiej powieści Isaaca Asimova „Ja, robot”, gdzie maszyny stopniowo przejmują coraz bardziej złożone zadania, tak i w naszej rzeczywistości narzędzia takie jak Coursor AI, Devin, GitHub Copilot czy Replit Agent zaczynają przekształcać landscape programowania.
Continue readingKrzywa ROC jak ją wykreślić i zinterpretować
Krzywa ROC (Receiver Operating Characteristic) pozwala na graficzną wizualizację jakości klasyfikatora przy zmieniającym się poziomie odcięcia dla klas. W tym tutorialu pokażę Ci sposób jej wyznaczania oraz przedstawię intuicję jak ją wykorzystać do interpretacji twojego modelu.
Continue readingKrzywa Precision-Recall jak ją wykreślić i zinterpretować
Jak narysować i zinterpretować krzywą precision-recall dla klasyfikatora. W artykule pokażę Ci krok po kroku sposób jej wyznaczania teoretycznie oraz praktycznie w scikit-learn. Ponadto, dowiesz się jak ją interpretować, kiedy stosować oraz jak na jej podstawie porównać dwa modele.
Continue readingPrecision, recall i F1 – miary oceny klasyfikatora
Tutorial o tym, jak mierzyć jakość klasyfikatora i dlaczego zwykła dokładność (ang. accuracy) to często za mało. Wyjaśniam intuicję i na przykładach pokazuję o co chodzi w: precision, recall oraz F1
Continue readingModele regresji liniowej szybko i łatwo z scikit learn
Rozmawiająć z osobami, które zawodowo wykorzystują metody analizy danych byłem zaskoczony jak wiele modeli predykcyjnych opartych jest na regresji liniowej. Jest to jedna z podstawowych technik w arsenale analityka, stosukowo prosta w implementacji oraz zrozumieniu, a jednak niezwykle efektywna i użyteczna. Dzięki bibliotece scikit-learn jesteśmy w stanie w kilku wierszach kodu python’a zaimplementować jej podstawowe rodzaje.
Continue readingPrzetwarzanie obrazu z wykorzystaniem splotu funkcji
W tym wpisie szczegółowo wyjaśniam działanie funkcji splotu, matematycznej operacji która znakomicie przydaje się w przetwarzaniu obrazów. Ponadto jest jednym z głównych bloków w sieciach konwolucyjnych.
Continue readingPython Seaborn wizualizacja danych na sterydach
W świecie Python’a standardem w wizualizacji danych jest biblioteka matplotlib. Ma ona naprawdę ogromne możliwości, jednak stworzenie niestandardowych wykresów wymaga umiejętności co najmniej na poziomie ninja. Z odsieczą przychodzi nam seaborn – statistical data visualization library.
Continue readingGrid vs Random search w scikit-learn – co powinieneś wiedzieć o doborze parametrów?
Co ma decydujący wpływ na efektywność w procesie klasyfikacji? Od razu nasuwa się odpowiedź algorytm, ale pamiętajmy nawet najlepszy/najmodniejszy algorytm nie zadziała bez skrupulatnie dobranych parametrów. Jak je dobierać, na co zwrócić uwagę oraz czy losowe przeszukiwanie przestrzeni jest lepsze od podejścia uczesanego wyczerpującego?
Python ngram tokenizer z wykorzystaniem generatorów
Jak w czystym Python’ie dokonać tokenizacji tekstu na ngramy oraz jak wygenerować słownik z wszystkimi możliwymi ngramami.
Continue readingInstalacja CUDA 11 na ubuntu 20.4
Jak zainstalować CUDA 11 (11.6 w tym przypadku) na ubuntu 20.04 przy pomocy "apt install cuda-toolkit-11.6"