На фоне скандалов со сбором данных и давлением со стороны регуляторов Google ввел функцию автоудаления данных пользователя. Однако эксперты считают, что это нововведение служит только для пиара компании и никак не помогает пользователям. Экспертное мнение приводит Fastcompany.
Источник: Wikimedia
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.
Было-стало после кластеризации и оптимизации культур
Колхозы и агрохолдинги в России почти не автоматизированы. А там на почти ровном месте с минимальными затратами можно получить до 10 % прироста доходности за счёт выбора оптимального портфеля выращиваемых культур, точного распределения техники по работам и вообще нормального планирования. Мы пришли на несколько объектов и провели расчёты для них, о чём сейчас я и расскажу.
Сформулировали три фундаментальных вопроса:
Мы решали все эти задачи, и там море интересных особенностей. Обсуждать мы будем абстрактный колхоз «Путь коммунизма», расположенный в случайном месте (нам просто понравились поля на спутниковой карте), потому что настоящих заказчиков я называть пока не могу.
В таких местах, конечно, действуют рациональные агенты. Но иногда встречается пьющий агроном, иногда попадается косячник-механизатор и другие узнаваемые персонажи из реальной жизни. Нас ждут град, сломанный комбайн и другие приключения. И вот мы пойдём в это всё со своей автоматизацией. Читать полностью »
Сбербанк совместно с правоохранительными органами завершил внутреннее расследование по выявлению канала утечки данных учетных записей по кредитным картам клиентов. Расследование было начато 2 октября, а закончено 4 октября 2019 года. Банк утверждает, что виновный — сотрудник кредитной организации, который руководил сектором в одном из бизнес-подразделений банка и имел доступ к базам данных.
Обновление [на 6.10.19]: добавлена информация о ходе расследования в Сбербанке.
Читать полностью »
Эксперт по безопасности Саньям Джейн обнаружил на незащищенном сервере несколько баз данных, содержащих в общем 419 млн телефонных номеров пользователей Facebook, сообщает издание TechCrunch.
Кроме номеров телефонов в базе оказались и другие данные: ID профилей Facebook, имена, пол, информация о стране проживания. Согласно последней в базы попали данные 133 млн пользователей США, 18 млн британцев и 50 млн жителей Вьетнама.
Читать полностью »
Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анонимный опрос относительно зарплат, стажа и позиций украинских программистов за 2014 и 2019 год. (1)
После некоторых манипуляций (код тут), приводим данные в следующий вид:
# Строка здесь это отдельный результат опроса, колонки переменные.
display(data_14_1.head(), data_19_1.head())
print('Всего опрошеных програмистов: n
{} чел. в 14 году и {} в 19 году'.format(len(data_14_1), len(data_19_1)))
Руководство Twitter признало, что в компании могли использовать данные некоторых пользователей без их разрешения.
Читать полностью »
Привет, читатель! Отфильтровав для вас большое количество источников и подписок — собрал все наиболее значимые новости из мира машинного обучения и искусственного интеллекта за июль. Не забудьте поделиться с коллегами, или просто с теми, кому интересны такие новости. В конце статьи вас ждут бонус и немного юмора.
Для тех, кто не читал дайджест за июнь, можете прочесть его здесь.
Итак, теперь собственно июльский дайджест.
1. ВКонтакте опубликовали библиотеку для предобработки текстовых данных. YouTokenToMe — это библиотека для предобработки текстовых данных. Инструмент работает в 7-10 раз быстрее аналогов для текстов на алфавитных языках и в 40-50 на иероглифических языках. Библиотека была разработана исследователями из ВКонтакте. → Подробнее
Наши турецкие клиенты попросили нас правильно настроить бэкап для дата-центра. Мы делаем подобные проекты в России, но именно здесь история была больше про исследование того, как лучше сделать.
Дано: есть локальное S3-хранилище, есть Veritas NetBackup, который обзавёлся новым расширенным функционалом по перемещению данных в объектные хранилища теперь уже с поддержкой дедупликации, и есть проблема со свободным местом в этом локальном хранилище.
Задача: сделать всё так, чтобы процесс хранения резервных копий был быстр и дешев.
Собственно, до этого в S3 всё складывалось просто файлами, причём это были полные слепки критичных машин дата-центра. То есть не так, чтобы очень оптимизированно, но зато всё работало на старте. Сейчас же пришло время разобраться и сделать правильно.
На картинке то, к чему мы пришли:
Как видно, первый бэкап делался медленно (70 Мб/с), а последующие бэкапы тех же систем — значительно быстрее.
Собственно, дальше чуть больше деталей про то, какие там особенности. Читать полностью »
Отец-айтишник визуализировал данные о сне и бодрствовании первого года жизни своего сына. Сделал это своими руками — программно обработал данные и связал одеялко, которое показывает активность его малыша за год.
Читать полностью »
