Рубрика «big data» - 22

Успех «Нетфликса» обеспечили высокие технологии, но за ними стоит целая философия, которая сделала эту философию эффективной. Систему, которая заставляет миллионы людей одержимо кликать по красно-белым кнопкам, легко отказываясь от многолетней традиции просмотра фильмов в кино, а сериалов по ТВ.

Как работает Netflix - 1

Привет! С вами Ефим Гугнин! И сегодня мы постараемся разобраться, как работает Netflix. А для этого нам придётся немного отмотать время назад.

1997 год. Интернет только-только набирает популярность и пока связывает жалкие 10 миллионов компьютеров.

Все сериалы и фильмы люди смотрят в кино, по кабельному либо эфирному ТВ, ну или заказывают видео в прокате. В это непростое время 37-летний Рид Хастингс, бывший военный и работник Корпуса мира, а ныне компьютерный инженер и предприниматель, решается на авантюру.Читать полностью »

Настоящий disrupt случится совсем скоро – и ты можешь стать его участником! 21 ноября состоится первое мероприятие X5 Tech Future Night о больших данных и инновациях в развитии ритейла. За вариации на тему цифровизации будущего отвечает приглашенный гость из Японии, за привязку к настоящему – лучшие спикеры инновационного ритейла России. Мы обсудим концепции и уже реализованные проекты Next Generation Retail, столкнем лбами сторонников противоположных взглядов и подходов во время экспертных батлов, а также выберем лучшую корпоративную рок-группу.

БудущееVSНастоящее – на #X5TechFutureNight - 1
Читать полностью »

Одна из самых крутых фишек iPhone X – это метод разблокировки: FaceID. В этой статье разобран принцип работы данной технологии.

image

Изображение лица пользователя снимается с помощью инфракрасной камеры, которая более устойчива к изменениям света и цвета окружающей среды. Используя глубокое обучение, смартфон способен распознать лицо пользователя в мельчайших деталях, тем самым “узнавая” владельца каждый раз, когда тот подхватывает свой телефон. Удивительно, но Apple заявила, что этот метод даже безопаснее, чем TouchID: частота ошибок 1:1 000 000.

В этой статье разобран принцип алгоритма, подобного FaceID, с использованием Keras. Также представлены некоторые окончательные наработки, созданные с помощью Kinect.

imageЧитать полностью »

Picture 3

Пока в Стокгольме проходила 118-я Нобелевская неделя, в офисе разработки статического анализатора кода PVS-Studio готовился обзор кода проекта ROOT, используемого в научных исследованиях для обработки больших данных. Премию за такой код, конечно, не дашь, а вот подробный обзор интересных дефектов кода и лицензию для полной проверки проекта разработчики получат.

Введение

Picture 1

ROOT — набор утилит для работы с данными научных исследований. Он обеспечивает все функциональные возможности, необходимые для обработки больших данных, статистического анализа, визуализации и хранения. В основном написан на языке C++. Разработка началась в CERN (Европейская организация по ядерным исследованиям) для исследований по физике высоких энергий. Каждый день тысячи физиков используют ROOT-приложения для анализа своих данных или для моделирования.
Читать полностью »

Оператор фискальных данных «Платформа ОДФ» намерена поставлять рекламной платформе Segmento обезличенные данные по всем проходящим в системе чекам, сообщил «Коммерсант». Обе компании — портфельные инвестиции государственного Сбербанка, уточнила газета. Среди партнёров первой так же есть УК «Атол» и другие собственники. Совладелец второйЧитать полностью »

Привет!

Недавно пообщался с коллегами о вариационном автоэнкодере и выяснилось что многие даже работающие в Deep Learning знают о вариационном выводе (Variational Inference) и в частности Нижней вариационной границе только по наслышке и не до конца понимают что это такое.
В этой статье я хочу подробно разобрать эти вопросы. Кому интересено, прошу под кат — будет очень интересно.
Читать полностью »

Тема нейросетей будоражит сердца разработчиков, учёных и маркетологов уже не первый год, а кого-то даже не первое десятилетие. Но все мы знаем, что частенько под проектами на основе нейронок прячется простая биг дата и маркетинговый булшит, раздутый на фоне кликбейтного заголовка. Мы постарались избежать такой истории и разработали проект нейропиццы, основанный на исследовании молекулярной сочетаемости ингредиентов, анализе 300 тыс. рецептов и чистого творчества. Под катом вы можете узнать детали и найти ссылку с открытым кодом на GitHub.

AI-пицца: как мы использовали две рекуррентные нейросети - 1

Может ли машина придумать что-то новое или она ограничена тем, что знает? Пока что никто не знает ответа на этот вопрос. Но уже сейчас искусственный интеллект отлично решает задачи анализа больших нестандартных данных.

Однажды в Dodo Pizza решили провести эксперимент: систематизировать и структурно описать то, что во всём мире считается хаотичным и субъективным – вкус. Искусственный интеллект, помог найти самые сумасшедшие сочетания ингредиентов, которые, несмотря на свою необычность, оказались вкусными для большинства людей.

Я и мой коллега выступили в качестве специалистов по нейросетям от МФТИ и Сколтеха в этом необычном проекте. Мы разработали и обучили нейросеть, способную решать задачу генерации кухонных рецептов. В ходе работы было проанализировано более 300 000 рецептов, а также результаты научных исследований на тему молекулярной сочетаемости ингредиентов. На основе этого ИИ научился находить неочевидные связи между ингредиентами и понимать, как они сочетаются между собой и как наличие каждого из них влияет на сочетаемость всех остальных.
Читать полностью »

Привет, читатели! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок — собрал все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за сентябрь. Не забудьте поделиться с коллегами, или просто с теми, кому интересны такие новости.

Для тех, кто не читал дайджест за август, можете прочесть его здесь.

Итак, а теперь дайджест за сентябрь:

1. Ученые EPFL разработали мягкую искусственную кожу, которая обеспечивает тактильную обратную связь и — благодаря сложному механизму самочувствия — потенциально способна мгновенно адаптироваться к движениям пользователя.

Читать полностью »

О том, что такое база KDB+, язык программирования Q, какие у них есть сильные и слабые стороны, можно прочитать в моей предыдущей статье и кратко во введении. В статье же мы реализуем на Q сервис, который будет обрабатывать входящий поток данных и высчитывать поминутно различные агрегирующие функции в режиме “реального времени” (т.е. будет успевать все посчитать до следующей порции данных). Главная особенность Q состоит в том, что это векторный язык, позволяющий оперировать не единичными объектами, а их массивами, массивами массивов и другими сложносоставными объектами. Такие языки как Q и родственные ему K, J, APL знамениты своей краткостью. Нередко программу, занимающую несколько экранов кода на привычном языке типа Java, можно записать на них в несколько строк. Именно это я и хочу продемонстрировать в этой статье.

Возможности языка Q и KDB+ на примере сервиса реального времени - 1Читать полностью »

Создаем датасет для распознавания счетчиков на Яндекс.Толоке - 1

Как-то два года назад, случайно включив телевизор, я увидел интересный сюжет в программе "Вести". В нём рассказывали о том, что департамент информационных технологий Москвы создает нейросеть, которая будет считывать показания счетчиков воды по фотографиям. В сюжете телеведущий попросил горожан помочь проекту и прислать снимки своих счетчиков на портал mos.ru, чтобы на них обучить нейронную сеть. 

Если Вы — департамент Москвы, то выпустить ролик на федеральном канале и попросить людей прислать изображения счетчиков — не очень большая проблема. Но что делать, если Вы — маленький стартап, и сделать рекламу на телеканале не можете? Как получить 50000 изображений счетчиков в таком случае?Читать полностью »


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