Рубрика «data mining» - 33

в 12:57, , рубрики: data analysis, data mining, hh.ru, R, top skills, бизнес-аналитик

"Исследование рынка вакансий аналитиков" — так звучала вполне реальная задача одного вполне реального ведущего аналитика одной ни большой, ни маленькой фирмы. Рисерчер парсил десятки описаний вакансий с hh вручную, раскидывая их по запрашиваемым скиллам и увеличивая счетчик в соответствующей колонке спредшита.

Я увидела в этой задаче неплохое поле для автоматизации и решила попытаться справиться с ней меньшей кровью, легко и просто.

Меня интересовали следующие вопросы, затронутые в данном исследовании:

  • средний уровень зарплат бизнес- и системных аналитиков,
  • наиболее востребованные умения и личные качества на этой позиции,
  • зависимости (если есть) между определенными навыками и уровнем зп.

Спойлер: легко и просто не получилось.

Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: big data, data mining, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, краудсорсинг, машинное обучение, обработка изображений, толока

Как создать свой датасет с Киркоровым и Фейсом на Яндекс Толоке - 1
Нейронными сетями уже никого не удивишь. Практически каждый человек знает, что такое машинное обучение, линейная регрессия, random forest. Каждый год тысячи людей проходят курсы по машинному обучению на ODS и Coursera. Любой школьник за пару недель теперь может освоить keras и клепать нейроночки. Но в нейронных сетях, как и во всем машинном обучении, помимо создания хорошего алгоритма, необходимы данные, на которых алгоритм будет обучаться.

Читать полностью »

в 8:46, , рубрики: big data, data mining, machine learning, oh my code, Блог компании Одноклассники, машинное обучение, Социальные сети и сообщества

Oh, My Code: Машинное обучение и аналитика в «Одноклассниках» - 1

В чём разница между Machine Learning и анализом данных, кто сидит в «Одноклассниках» и как начать свой путь в машинном обучении — об этом мы беседуем в двенадцатом выпуске ток-шоу для программистов.

Видео на канале Технострим

Ведущий программы — технический директор медиапроектов Павел Щербинин, гость — инженер-аналитик «Одноклассников» Дмитрий Бугайченко.
Читать полностью »

в 19:05, , рубрики: data mining, deeplearning, machine learning, ocr, Блог компании Recognitor, Компьютерное зрение, машинное обучение, распознавание текста

Этот блог обычно посвящен распознаванию автомобильных номеров. Но, работая над этой задачей, мы пришли к интересному решению, которое можно с легкостью применять для очень широкого круга задач компьютерного зрения. Об этом сейчас и расскажем: как делать систему распознавания, которая вас не подведет. А если подведет, то ей можно подсказать, где ошибка, переобучить и иметь уже чуть более надежное решение, чем прежде. Добро пожаловать под кат!

Человек машине помощник - 1
Читать полностью »

в 9:27, , рубрики: data mining, dbms, postgres, postgresql, базы данных, Блог компании Postgres Professional, разработка, СУБД

Несколько недель перед важным комитфестом — последним перед feature freeze версии PostgreSQL 11 — читатели рассылки hackers, сжимая в левой пакет с чипсами, следили за триллером MERGE. Режиссер триллера, глава компании 2ndQuadrant Саймон Риггс (Simon Riggs), с впечатляющей настойчивостью и изобретательностью пытался протащить в версию патч, реализующий синтаксис команды MERGE. Риггс комитер с 2009 года, а со статусом комитера можно самому утверждать патчи. Ему противостояли не менее уважаемые комитеры и ветераны PostgreSQL. Страсти кипели явно и подспудно, до прямых оскорблений все же не дошло — факт удивительный для завсегдатаев многих отечественных форумов. Однако некоторое напряжение осталось до сих пор, когда вопрос утрясли, и спорить уже не о чем.Читать полностью »

в 18:23, , рубрики: data mining, data science, machine learning, predictive maintenance, python, машинное обучение, прототипирование, Сибур, хакатон, Хакатоны

Хакатон "Цифровой завод", организованный Сибуром и AI Community, состоялся на прошлых выходных. Одна из двух задач хакатона была на тему predictive maintenance — нужно было предсказывать проблемы в работе экструдера. Её мы и решили. Рассказ сосредоточен в основном на data science'ной части решения, и о том, как нам удалось научиться неплохо прогнозировать довольно редкие события.
Машинное обучение и экструдер полипропилена: история 3 места на хакатоне Сибура - 1
Читать полностью »

в 9:30, , рубрики: AI, architecture, big data, data mining, deep learning, DSS, ECM/СЭД, python, Блог компании Open Data Science, ИСППР, машинное обучение, сппр, теория игр

image

Дисклеймер

Целью написания этой статьи было сделать краткий обзор принципов построения Интеллектуальных Систем Поддержки Принятия Решений (ИСППР), роли машинного обучения, теории игр, классического моделирования и примеров их использования в СППР. Целью статьи не является забуриться вглубь тяжелой теории автоматов, самообучаемых машин, равно как и инструментов BI.

Введение

Существет несколько определений ИСППР, которые, в общем-то, крутятся вокруг одного и того же функционала. В общем виде, ИСППР — это такая система, которая ассистирует ЛПР (Лицам, Принимающим Решения) в принятии этих самых решений, используя инструментарии дата майнинга, моделирования и визуализации, обладает дружелюбным (G)UI, устойчива по качеству, интерактивна и гибка по настройкам.

Зачем нужны СППР:

  1. Сложность в принятии решений
  2. Необходимость в точной оценке различных альтернатив
  3. Необходимость предсказательного функционала
  4. Необходимость мультипотокового входа (для принятия решения нужны выводы на основе данных, экспертные оценки, известные ограничения и т.п.)

Читать полностью »

в 19:28, , рубрики: big data, data mining

Предисловие

Изучать что-то новое всегда интересно, это захватывает тебя полностью, по крайней мере у меня так. Вот и в этот раз, увлёкшись изучением программирования на языке Python, задался вопросом, где его можно применить, кроме как при создании фотосепаратора (статья про него будет чуть позже) и программы учета продаж, и натолкнулся на статью про большие данные (Big Data). Изучив материалы по Big Data, понял, что направление это весьма перспективно и стоит потратить время на его изучение.

Читать полностью »

в 8:39, , рубрики: big data, data mining, data science, python, Блог компании ID Finance, машинное обучение

image

Привет. В этот раз снова о Data Science. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, в зря, ведь он очень важный.

Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности в этом вопросе. Давайте разберем все на примере.Читать полностью »

в 6:18, , рубрики: data mining, misspellings, nlp, python, word embedding, Блог компании Singularis, машинное обучение, обработка естественного языка, Семантика

Мы поговорим об использовании модных «Word embedding» не совсем по назначению — а именно для исправления опечаток (строго говоря, и ошибок тоже, но мы предполагаем, что люди грамотные и опечатываются). На хабре была довольно близкая статья, но здесь будет немного о другом.

Исправление опечаток, взгляд сбоку - 1
Визуализация Word2Vec модели, полученная студентом. Обучалась на «Властелине колец». Явно что-то на черном наречии.
Читать полностью »

1...1020...323334...4050...104
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js