Яндекс.Пробки и связанные с ними функции в Навигаторе и Картах работают благодаря данным о скорости машин на разных участках дорог. Это совсем не новая, но по-прежнему эффективная схема. Вопрос, возникший уже по мере развития Пробок — можно ли использовать указанные данные как-нибудь ещё?
Аналитик Карт Леонид Медников рассказал о примере такого использования на конференции Яндекса «Пути Сообщения 2016». Под катом — расшифровка доклада и большинство слайдов.
Всем привет. В статье на geektimes я рассказывал, как подключиться к электросчетчику Eastron SDM220-Modbus и забрать с него данные по шине RS-485. Сегодня я хочу рассказать про сбор и анализ статистических данных о потреблении электричества в доме.
Наш технический директор* верит, что искусственный интеллект будет создан ориентировочно к середине этого века, и лет через пятьдесят с большой вероятностью будет достигнута около-сингулярность с виртуализацией, ИИ и вот этим всем.
Но чтобы светлое завтра наступило, уже сегодня нужно решать связанные с ним практические задачи. Так что мы занялись технологией, которая будет делать сайты за людей. Нет, не за специалистов, создающих сложные и высоконагруженные системы. А за ребят с “сайтом-визиткой за 3000” — потому что ИИ, как минимум, не пропадет на месяц после предоплаты.
Прелесть вот в чем: запуск конструктора сайтов с нейросетью и алгоритмическим дизайном** — дело не пятидесяти, а всего пары лет. Это будущее, которое можно пощупать уже сегодня.
Читать полностью »
Продолжение предыдущих публикаций «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции» и
«Экосистема R как инструмент для автоматизации бизнес-задач».
Настоящая статья является ответом на возникшие вопросы по пакетам R, которые полезны для реализации описанных подходов. Я ее рассматриваю исключительно как справочную информацию, и отправную точку для последующего детального изучения заинтересовавшимися, поскольку за каждым пакетом скрывается огромное пространство со своей философией и идеологией, математикой и путями развития.
Как правило, все пакеты (9109 штук на 07.09.2016) находятся в репозитории CRAN. Те, что по тем или иным причинам, пока не опубликованы в репозиторий, могут быть найдены на GitHub. Итак, кратким списком:Читать полностью »
Настоящая статья является продолжением предыдущей публикации «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции». Основная цель — заострить внимание как разработчиков, так и руководителей среднего звена, на широком спектре возможностей, которые предоставляют современные инструменты из сферы Data Science за рамками классических задач статистических вычислений и модной нынче темы машинного обучения. В частности, возможности экосистемы R по состоянию на август 2016 года и применение этих возможностей на примере двух задач: одной из прикладной науки, другой – из среднего бизнеса.
Читать полностью »
В настоящий момент уже можно считать, что страсти по Big Data и Data Science немного утихли, а ожидание чуда, как обычно, было сильно скорректировано реальностью физического мира. Самое время заняться конструктивной деятельностью. Поиск тем на Хабре по различным ключевым словам выдал крайне скудный набор статей, поэтому я решил поделиться тем опытом, который был накоплен в части практического применения инструментов и подходов Data Science для решения повседневных задач в компании.
Читать полностью »
14 сентября в 19:00 мы встретимся в офисе компании Wrike, чтобы обсудить инструменты аналитики и работу с большими данными. Главное внимание мы уделим успешным практикам и инструментам, разберем конкретные кейсы, поговорим о построении системы аналитики в компании, попробуем дать конкретные советы и рекомендации. Эксперты с удовольствием ответят на ваши вопросы.
Читать полностью »
Лог-линейные модели и их представления в виде марковских сетей позволяют показать структуру взаимосвязей между случайными величинами. Однако полученная визуализация может оказаться трудна для восприятия из-за большого числа равнозначных ребер в графе такой модели. При работе с порядковыми и бинарными переменными гауссовы копулы (Gaussian copula graphical models, сокр. GCGM) дают возможность повысить наглядность и упростить интерпретацию модели. В статье приведен краткий обзор теории и построен пример GCGM для European Social Survey данных.
Визуализация портфолио (на данном рисунке, чем краснее область, тем больше среднескачиваемых фото в этой области)
В предыдущей части речь шла о разбиении фото-портфолио по сигналам с предпоследнего слоя модели inceptionV3. В этой части я расскажу, как разбивать портфолио по ключевым словам.Читать полностью »
Визуализация портфолио (на данном рисунке, чем краснее область, тем больше фото в этой области, имеющих нулевое количество скачиваний)
Коротко о задаче: есть фото-портфолио с большим количеством фото, хотим узнать список популярных и не популярных тем.
Читать полностью »
