Problema rucsacurilor

Problema rucsacurilor este una cu o largă aplicabilitate practică, de la încărcarea mărfurilor în camioane și planificarea activităților până la amplasarea anunțurilor în pauzele publicitare. Dându-se un set \(I={1,…,n}\) de obiecte cu mărimi \(s_i \in (0, 1]\), și un set \(B={1,..,k}\) de cutii cu capacitatea 1, să se găsească o aranjare a obiectelor astfel încât …

Read moreProblema rucsacurilor

The Kalman Filter. Intuition, history and mathematical derivation.

Kalman Filter base idea

In this article I will try to introduce the complete derivation behind the Kalman Filter, one of the most popular filtering algorithm in noisy environments. In addition, the following article will be about the Extended Kalman Filter, how it’s used in localisation algorithms, when we have known and unknown correspondences. This article will be a …

Read moreThe Kalman Filter. Intuition, history and mathematical derivation.

Different approaches for finding the subsets of a set in Python 3

The first time I thought at this problem was when I worked on testing a component on a work-related project. Back then, I’ve realised that for properly testing the component, I should generate what seemed to be \(2^n\) distinct cases (n being the number of element types). \(2^n\)…odd coincidence or what? After some thought I …

Read moreDifferent approaches for finding the subsets of a set in Python 3

An introductory guide on distributed training of neural networks

Introduction The advent of complex deep learning models, which range from millions to billions of parameters, opened in recent years, the field of Distributed Deep Learning (DDL). DDL is primarily concerned with methods to improve the training and inference of deep learning models, especially neural networks, thru distributed computing. Until the 1980s, neural networks were …

Read moreAn introductory guide on distributed training of neural networks

Importanța scalării trăsăturilor în Machine Learning

Recent am avut de lucru la un sistem nesupravegheat de clasificare. Foloseam metode statistice de clustering (covarianța empirică în principal) și OCSVM(One Class Support Vector Machine), dar care aveau rezultate foarte proaste deși peste 99% din date formau un cluster bine definit(eliptic). Problema era cu o serie de outlieri foarte îndepărtați, care făceau foarte problematică …

Read moreImportanța scalării trăsăturilor în Machine Learning

Detecția intruziunilor în rețele de calculatoare folosind învățarea automată

Cuprins Introducere Tipuri de intruziuni în cadrul rețelelor decomunicații Sisteme de detecție a intruziunilor (SDI) Măsurarea performanței Metode de clasificare a pachetelor Tabele de dispersie compacte pentru arbori de decizie Arbori de decizie generici Arbori de decizie cu tabele de dispersie Autocodificatori variaționali Concluzii Introducere Proliferarea Internetului Lucrurilor(Internet of Things – IoT), prin crearea unui …

Read moreDetecția intruziunilor în rețele de calculatoare folosind învățarea automată

Introducere în rețele neuronale – Teorie și aplicații

Retele neuronale

Domeniul rețelelor neuronale este unul foarte activ la ora actuală, lucru oarecum surprinzător, ținând cont că unele idei au peste 60 de ani. Doar în ultimii ani, acest domeniu a devenit cu adevărat atractiv, datorită plăcilor GPU care au permis o viteză de antrenare mult mai mare. Rețelele neuronale fac parte din spectrul larg al …

Read moreIntroducere în rețele neuronale – Teorie și aplicații

Cum funcționează un procesor? Legătura strânsă cu memoria.

Limbaj de asamblare

Încep cu o comparație empirică…dacă am încerca să asociem părți ale corpului uman cu componentele unui calculator, oare ce-am obține? Simplificat: creierul ar fi probabil procesorul și memoria gura și corzile vocale…placa de rețea, placa de sunet urechile, microfonul (ambele sunt periferice de intrare) mâinile și picioarele, poate periferice clasice(mouse, tastatură etc.) Dacă continuăm alegoria …

Read moreCum funcționează un procesor? Legătura strânsă cu memoria.