Spotkaliśmy się 25 czerwca 2018 r. na wydziale ETI PG.
Karol Draszawka poprowadził 2 godzinny warsztat, którego tematyką były sieci rekurencyjny (ang. RNN). Głównym celem była prezentacja możliwości sieci rekurencyjnych oraz sposobów ich użycia w tensorflow.
Karol opisał podstawy teoretyczne sieci RNN oraz ich architektury. Zapoznaliśmy się z algorytmem treningu BPTT. W trakcie rozwiązywania zadań, używaliśmy prymitywów tensorflow do zaimplementowania sieci. Opisane również zostały architektury sieci GRU i LSTM.
Kolejne spotkanie – tradycyjnie – za dwa tygodnie. Zapraszamy!
ML Gdańsk razem z
HACKER:SPACE Trójmiasto przeprowadziło hackaton uczenia maszynowego w Gdańsku. Sponsorem wydarzenia była firma
PredictX. Było to bardzo energetyczne i owocne spotkanie:
- 2 prezenterów,
- 20 uczestników,
- 2 różne problemy (klasyfikacja i regresja),
- 6 godzin współpracy.
Wszyscy uczestnicy wybrali problem klasyfikacji:
Podsumowanie na blogu Piotra W.:
Informacje na temat sponsora wydarzenia:
- PredictX delivers big data, machine learning, and decision automation services to data-reliant industries, in particular financial services, procurement, retail, travel and healthcare. Using embedded intelligence and data visualisation technology, PredictX continuously drive cost savings, operational efficiencies and revenue growth. PredictX supports clients in capturing, cleaning and compiling their data from multiple sources from within and outside the business. More: https://www.predictx.com/
Spotkanie odbyło się 11 czerwca.
Zostało ono poświęcone na przedyskutowanie i „przetestowanie” materiału i danych, które zostaną wykorzystane na zbliżającym się hackatonie współorganizowanym przez hackerspace.
Robert Różański przedstawił analizę danych EKG – będzie to jedno z zadań, dla uczestników hacaktonu. Dane pochodzą ze strony physionet.org.
Natomiast Marcin Zadroga omówił swoją prezentację o szeregach czasowych, którą przedstawi na hackatonie.
Nasze kolejne spotkanie już za dwa tygodnie, zapraszamy!
Machine Learning Gdańsk group
