Рубрика «Алгоритмы» - 99

«What you learn from others you can use to follow;
What you learn for yourself you can use to lead.»
— Ричард Хэмминг

imageОсталось опубликовать 1 главу…

Сomputer-aided instruction (CAI) — машинное обучение. Применение ЭВМ в учебном процессе. ЭВМ в диалоговом режиме предлагает учащемуся материал в виде текстов и графических изображений, дает задания и проверяет их выполнение, позволяет выполнять учебные эксперименты.

Перевод Islam Rasulov

Так как компьютеры были установлены во многих университетах, рано или поздно возник бы вопрос о применении компьютеров для обучения. Прежде чем мы перейдем к современным утверждениям, было бы полезно изучить имеющиеся ранее теории по этому вопросу.

С древнегреческих времен существует история о математике, повествующем правителю о существовании королевских дорог для совершения прогулок, королевских посланников для отправки почты правителя, но не существовало никакой дороги к геометрии. Вы также знаете, что деньги и тренировки не сильно помогут, если вы захотите пробежать милю за 4 минуты. Не существует легкого способа сделать это. И это относится абсолютно ко всем людям.

Истории известно огромное количество людей, которые искали легкие способы обучиться чему-либо. Олдос Хаксли в своей книге «О дивный новый мир» обсуждает идею обучения во время сна, когда под подушку вам подкладывается микрофон и через него происходит воспроизведение чего-либо. Он также раскрывает и серьёзные ограничения такого процесса.
Читать полностью »

Обнаружен универсальный метод сортировки сложной информации - 1

Открывая своё кафе, вы хотели бы узнать ответ на следующий вопрос: «где находится другое, ближайшее к этой точке кафе?» Эта информация помогла бы вам лучше понять ваших конкурентов.

Это пример задачи поиска "ближайшего соседа", которую широко изучают в информатике. Дан набор сведений и новая точка, и требуется найти, к какой точке из уже существующих она окажется ближайшей? Такой вопрос возникает во множестве повседневных ситуаций в таких областях, как исследование генома, поиск картинок и рекомендации на Spotify.

Но, в отличие от примера с кафе, вопросы о ближайшем соседе часто оказываются очень сложными. За последние несколько десятилетий величайшие умы среди специалистов по информатике брались за поиски наилучших способов решения подобной задачи. В частности, они пытались справиться с усложнениями, появляющимися из-за того, что в различных наборах данных могут быть очень разные определения «близости» точек друг к другу.
Читать полностью »

Link Layer Topology Reveal logo

Q: Что у нас есть?
A: Статистика, собранная с хостов.

Q: Что мы хотим получить?
A: Топологию сети! Точнее, нужно построить правильную цепочку пиров (хостов) для RingSync.

Нам предстоит придумать алгоритм, который вначале превратит статистику в топологию сети, а затем – в цепочку пиров. Пока алгоритм выглядит так:

статистика –-[*магия*]--> топология сети --[*магия*]--> цепочка пиров

Читать полностью »

Всем привет! В этот раз я хочу написать о том, как мне удалось победить в соревновании Mini AI Cup 2. Как и в моей прошлой статье, деталей реализации практически не будет. В этот раз задача была менее объёмной, но всё же нюансов и мелочей, влияющих на поведение бота, было немало. В итоге даже после почти трёх недель активной работы над ботом всё ещё оставались идеи, как улучшать стратегию.

Mini ai cup 2 или почти AgarIO — что можно было сделать для победы - 1

Под катом много гифок и трафика.
Читать полностью »

image

Сейчас все очень много говорят про искусственный интеллект и его применение во всех сферах работы компании. Однако есть некоторые области, где еще с давних времён главенствует один вид модели, так называемый «белый ящик» — логистическая регрессия. Одна из таких областей – банковский кредитный скоринг.
Читать полностью »

image
В этой публикации описаны простейшие методы вычисления интегралов функций от одной переменной на отрезке, также называемые квадратурными формулами. Обычно эти методы реализованы в стандартных математических библиотеках, таких как GNU Scientific Library для C, SciPy для Python и других. Публикация имеет целью продемонстрировать, как эти методы работают "под капотом", и обратить внимание на некоторые вопросы точности и производительности алгоритмов. Также хотелось бы отметить связь квадратурных формул и методов численного интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений, о которых хочу написать ещё одну публикацию.

Читать полностью »

Moscow Data Science Major: анонс и регистрация - 1

1 сентября Mail.Ru Group и сообщество Open Data Science проведут крупнейший митап Moscow Data Science Major. Событие состоит из пяти тематических блоков докладов, одной ML-тренировки и целого зала для нетворкинга и знакомств.

Знакомьтесь с программой и регистрируйтесь! Вход на событие бесплатный, по одобренной регистрации.
Читать полностью »

В Индии есть местный аналог нашего ИНН — «адхар». К нему прикручена электронная система «еАдхар». В «еАдхаре» каждое письмо блокируется паролем. И всё бы хорошо, но пароль составляется по простому шаблону: первые четыре буквы имени капсом плюс год рождения.

Четыре заглавные буквы и четыре цифры. Из них можно составить 2 821 109 907 456 комбинаций. Если проверять тысячу комбинаций в секунду, на один пароль уйдёт лет девяносто.

Долговато. Может ускоримся в пару (миллиардов) раз?

Читать полностью »

P2P-споры на блокчейне - 1

Сеть Ethereum, широко известная в узком кругу блокчейн-разработчиков, уже зарекомендовала себя как удобная и стабильная платформа для разработки смарт-контрактов. Мы стараемся сделать смарт-контракты доступными для неподготовленных пользователей, предлагая простые, но практически полезные контракты. Недавно мы разработали смарт-контракт спора Bet Me. В основе контракта лежит пари (спор) двух оппонентов. Они подкрепляют уверенность в собственной правоте денежной ставкой. Проигравший теряет деньги, а победитель забирает всё. Подробнее о нём я расскажу в этой статье.

Читать полностью »

Я работаю дата-саентистом в компании CleverDATA. Мы занимаемся проектами в области машинного обучения, и один из наиболее частых запросов на разработку основанных на машинном обучении маркетинговых решений — это разработка рекомендательных моделей.

В данной статье я расскажу о рекомендательных системах, постараюсь дать максимально полный обзор существующих подходов и на пальцах объясню принципы работы алгоритмов. Часть материала базируется на неплохом курсе по рекомендательным системам лаборатории MovieLens (которая большинству знакома по одноименному датасету для тестирования рекомендаций), остальное – из личного опыта. Статья состоит из двух частей. В первой описана постановка задачи и дан обзор простых (но популярных) алгоритмов рекомендаций. Во второй статье я расскажу о более продвинутых методах и некоторых практических аспектах реализации.

Анатомия рекомендательных систем. Часть первая - 1

Источник
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js