Привет!
Сегодня мы предлагаем вам сравнительно краткую, но при этом толковую и информативную статью об устройстве и вариантах применения Apache Kafka. Рассчитываем перевести и выпустить книгу Нии Нархид (Neha Narkhede) et. al до конца лета.
Приятного чтения!
Читать полностью »
Неважно, кто вы — зарекомендовавшая себя компания, или же только собираетесь запустить свой первый сервис — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы проверить ваш продукт, усовершенствовать его и расширить его функциональность.
Обработкой естественного языка (NLP) называется активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных.
За прошедший год команда Insight приняла участие в работе над несколькими сотнями проектов, объединив знания и опыт ведущих компаний в США. Результаты этой работы они обобщили в статье, перевод которой сейчас перед вами, и вывели подходы к решению наиболее распространенных прикладных задач машинного обучения.
Мы начнем с самого простого метода, который может сработать — и постепенно перейдем к более тонким подходам, таким как feature engineering, векторам слов и глубокому обучению.
После прочтения статьи, вы будете знать, как:
Пост написан в формате пошагового руководства; также его можно рассматривать в качестве обзора высокоэффективных стандартных подходов.
Читать полностью »
Всем привет! Новый год, новый Spark, новый Moscow Spark! Мы стартуем новый сезон нашего замечательного мероприятия 19 апреля на Мансарде Rambler&Co. Фреймворк не стоит на месте и мы тоже, в этот раз представим новый сайт сообщества и опробуем формат со звездой из-за рубежа.
Читать полностью »
Сбербанк вместе с системным интегратором «Ай-теко» создает облачную платформу SberCloud, которая будет предоставлять услуги как самому банку, так и внешним заказчикам, рассказали «Ведомостям» представитель Сбербанка и президент «Ай-теко» Шамиль Шакиров.
Известно, Читать полностью »
Машинное обучение и анализ данных — обзор Специализации от Яндекcа & МФТИ (5 курсов + финальный проект), предложенной на образовательной платформе Coursera. Статья представляет собой исключительно мнение автора как выпускника, не является рекламой и/или умышленной критикой, а скорей служит вводным инструктажем для тех, кто начинает обучение по данной тематике.
Вам может быть полезна данная статья если:
Сегодня замечательный день (if you know what I mean), чтобы анонсировать нашу новую программу — Специалист по разметке данных.
На текущий момент в сфере искусственного интеллекта сложилась такая ситуация, при которой для обучения сильной нейронной сети нужны несколько компонентов: железо, софт и, непосредственно, данные. Много данных.
Железо, в общем-то, доступно каждому через облака. Да, оно может быть недешевым, но GPU-инстансы на EC2 вполне по карману большинству исследователей. Софт опенсорсный, большинство фреймворков можно скачать себе куда-то и работать с ними. Некоторые сложнее, некоторые проще. Но порог для входа вполне приемлемый. Остается только последний компонент — это данные. И вот здесь и возникает загвоздка.
Deep learning требует действительно больших данных: сотни тысяч–миллионы объектов. Если вы хотите заниматься, например, задачей классификации изображений, то вам, помимо самих данных, нужно передать нейронке информацию, к какому классу относится тот или иной объект. Если у вас задача связана еще и с сегментацией изображения, то получение хорошего датасета — это уже фантастически сложно. Представьте, что вам нужно на каждом изображении выделить границы каждого объекта.
В этом посте хочется сделать обзор тех инструментов (коммерческих и бесплатных), которые пытаются облегчить жизнь этих прекрасных людей — разметчиков данных.
Читать полностью »
Особенностью российских президентских выборов 2018 года стало то, что главным показателем теперь стал не процент за основного кандидата, а величина явки. Другим важным показателем стало рекордно высокое количество наблюдателей по всей стране. Наблюдатели были отправлены, в том числе, в республики Северного Кавказа, где традиционно результаты попросту рисовались.
Президентские выборы, даже без учёта масштабной кампании по повышению явки с помощью конкурсов, местных референдумов, и административного давления, привлекают значительно выше внимания, чем парламентские выборы. Однако, проведя анализ результатов, можно продолжать замечать аномалии в результатах, хоть уже и менее выраженными на федеральном уровне.
Я провел анализ результатов как на федеральном, так и (что интереснее) региональных уровнях, а также расскажу о том, как создавал сервис для анализа выборов.Читать полностью »
Конференций, связанных с AI / ML / data science в последнее время и у нас стало довольно много. Организаторы до сих пор ищут форматы, концепции конференций меняются, но состав спикеров повторяется процентов на 50.
Задача поиска формата стояла и перед программным комитетом SmartData. Задача эта довольно размытая. Кто тот человек, который занимается анализом и / или обработкой данных, что ему интересно? От участников конференции мы получили частичные ответы на эти вопросы, но данных хочется больше. В связи с этим хочу поделиться тем представлением об идеальном мире, которое сложилось на данный момент, и пригласить читателей к дискуссии в комментариях. Помогите сделать такую конференцию, на которую вам потом самим захочется сходить.
Кроме вопросов о ваших интересах и задачах, за кликом вас ждут две ранее не публиковавшиеся видеозаписи выступлений с первой конференции, технический приём написания текстов на Хабр и один забавный факт о беспилотных автомобилях.
Читать полностью »
Привет!
Мы продолжаем интересоваться новыми решениями от компании Apache. Рассчитываем выпустить в мае книгу «High Performance Spark» Холдена Карау (книга в верстке), а в августе — книгу «Kafka: The Definitive Guide» Нии Нархид (еще в переводе). Сегодня же хотим предложить краткую ознакомительную статью об Apache Ignite и оценить масштаб интереса к теме.
Приятного чтения!
Читать полностью »
Недавно вышла новая версия распределённой SQL базы данных Apache Ignite, предлагаю взглянуть на новые фичи с позиции .NET.
