Рубрика «data mining» - 73

в 7:18, , рубрики: data mining, Анализ и проектирование систем, визуализация данных, имитационное моделирование, моделирование предметной области, метки: ,

Предлагаю вниманию хабрапользователей небольшую статью, описывающую практическую сторону применения такой области, как имитационное моделирование.

Постановка задачи (описание процесса)

В логистический центр по согласованному с поставщиком календарю поставок прибывает известное количество товаров одного типа. При переполнении склада заявка на поставку товаров заведомо отменяется. Товар поступает, хранится и передается в розничную точку продаж в упаковках по 8 шт. По прибытию машину встречает сотрудник центра (кладовщик), проверяет наличие необходимой сопроводительной документации, актов соответствия/качества, первичной бухгалтерской документации и сопровождает машину в зону разгрузки.

В зоне разгрузки кладовщик в присутствии экспедитора и при помощи погрузочного оборудования (электрический погрузчик) проводит прием и визуальный осмотр товара. Далее перемещает его в зону входного контроля. Специалист по качеству (контроллер) проводит входной контроль товара. При допуске, товары, при помощи специалиста по качеству, перемещаются в зону ожидания для дальнейшего размещения на стеллажах участка хранения. При обнаружении товара не соответствующего входным параметрам перемещает его в изолятор брака для осуществления дальнейшего возврата поставщику.

Комплектовщики при помощи погрузочного оборудования (электрический погрузчик) комплектуют в зоне отгрузки поставку в розничную точку продаж. Комплектация проводится при достижении остатка товара в розничной точке продаж точки восполнения запаса (точки перезаказа).

После комплектации стандартной партии отгрузки товар передается в точку розничных продаж для реализации.
Необходимо разработать модель представленного процесса для дальнейшего проведения оптимизационных экспериментов (например, определения точки перезаказа при условии отсутствия нулевого остатка в розничной точке продаж).
Читать полностью »

в 13:06, , рубрики: data mining, russir, летняя школа, Поисковые машины и технологии, социальные сети

24-28 августа 2015 года в Санкт-Петербурге пройдёт IX Российская летняя школа по информационному поиску «RuSSIR 2015». В этом году школу организуют Лаборатория интернет-исследований НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге и Российский семинар по оценке методов информационного поиска «РОМИП».

Каждый год у RuSSIR есть своя особая тема, так или иначе связанная с информационным поиском. В этом году основная тема летней школы – анализ социальных сетей. Читайте ниже о том, сколько у вас осталось дней до подачи статьи или заявки на курс!

RuSSIR 2015: дедлайн подачи статей приближается - 1

Читать полностью »

в 7:19, , рубрики: big data, data mining, deep learning, inductive transfer, transfer learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, глубокие сети, глубокое обучение, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, нейропластичность, свёрточная нейросеть

Нейропластичность в искусственных нейронных сетях - 1 Привет, давно не виделись. В этом посте мне хотелось бы рассказать о таком относительно новом понятии в машинном обучении, как transfer learning. Так как я не нашел какого-либо устоявшегося перевода этого термина, то и в названии поста фигурирует хоть и другой, но близкий по смыслу термин, который как бы является биологической предпосылкой к формализации теории передачи знаний от одной модели к другой. Итак, план такой: для начала рассмотрим биологические предпосылки; после коснемся отличия transfer learning от очень похожей идеи предобучения глубокой нейронной сети; а в конце обсудим реальную задачу семантического хеширования изображений. Для этого мы не будем скромничать и возьмем глубокую (19 слоев) сверточную нейросеть победителей конкурса imagenet 2014 года в разделе «локализация и классификация» (Visual Geometry Group, University of Oxford), сделаем ей небольшую трепанацию, извлечем часть слоев и используем их в своих целях. Поехали.
Читать полностью »

в 12:36, , рубрики: data mining, R, shiny, statistics, анализ данных, ит-инфраструктура, метки:

«Безграмотными в 21 веке будут не те,
кто не умеет читать и писать,
а те, кто не умеет учиться,
разучиваться и переучиваться»
Элвин Тоффлер

У ИТ-специалистов могут возникать задачи, связанные с анализом производительности оборудования или анализом результатов различных генераторов нагрузки (ioMeter, Vdbench и прочее). В большинстве случаев для этих целей используется Excel с построением временных рядов, с нахождением основных описательных статистик и попытками это все как-то проанализировать. Существует альтернативное средство более быстрого и удобного анализа описательных статистик с разнообразными диаграммами и возможностью создания web-приложения для общего доступа. Касаться настоящей статистики с различными методами анализа данных не буду, только базовая описательная статистика (без проверки тестов и даже p-значения не будет) и разные диаграммы.

В этой статье я опишу один из вариантов того, как можно проанализировать такую информацию, представлять её в виде диаграмм (трафик!), и все это в виде web-приложения. Как следует из названия статьи – реализовано это на R, с пакетом (фреймворком) для web-приложений к R – Shiny.
Читать полностью »

в 9:18, , рубрики: data mining, Gnuplot, анализ данных, визуализация, визуализация данных, регрессия

Одна из базовых задач анализа данных — поиск взаимосвязи двух величин. Здесь я хочу показать пример поиска связи между ценой нефти и курсом рубля.

image

Во-первых надо определить, имеет ли вообще задача смысл. Почему нефть и рубль должны/могут быть взаимосвязаны? Вкратце, модель такая: экспортёры продают нефть за доллары, а затем продают доллары, чтобы получить рубли для расчётов внутри страны. Механизм крайне упрощён, надо учитывать объёмы добычи-продажи, что эскортируют не только нефть, не всегда экспортёры продают доллары, на курс валют влияет ЦБ интервенциями и т.д. И тем не менее, будем считать, что модель более-менее рабочая, то есть, что существуют фундаментальные причины для взаимосвязи цены нефти и курса рубля.
Читать полностью »

в 13:13, , рубрики: big data, data mining, machine learning, python, анализ социальных сетей, Большие данные, математика, машинное обучение, Поисковые машины и технологии, социальные сети, метки: ,

Ваш персональный курс по Big Data - 1 Привет!

После публикации нескольких статей по Big Data и Машинному обучению, ко мне пришло немало писем от читателей с вопросами. За последние несколько месяцев мне удалось помочь многим людям сделать быстрый старт, некоторые из них — уже решают прикладные задачи и делают успехи. А кто-то уже устроился на работу и занимается решением реальных задач. Моя цель — чтобы вокруг меня были умные люди, с которыми в том числе и я смогу работать в дальнейшем. Поэтому я хочу помочь тем, кто действительно хочет научиться решать настоящие задачи на практике. В сети присутствует большое количество мануалов о том, как стать ученым по данным (Data Scientist). В свое время я прошел все, что там есть. Однако, на практике порой нужны совсем другие знания. О том, какие именно навыки нужны — я расскажу в сегодняшней статье и постараюсь ответить на все Ваши вопросы.
Читать полностью »

в 15:58, , рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, high scalability, machine learning, машинное обучение

Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №39 (9 — 15 марта 2015) - 1
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »

в 9:55, , рубрики: data mining, Gnuplot, анализ данных, визуализация данных, линейная регрессия

Говорят, что нелинейная аппроксимация — это искусство, но и с обычной линейной дело, бывает, обстоит не просто.

image

Многие, наверно, помнят, что самый простой и довольно точный метод построения прямых МНК — это «прозрачной линейкой на глазок». Раньше, когда считали на калькуляторах, этот метод позволял экономить многие часы монотонных вычислений, но сейчас для заведомо линейных процессов это уже не актуально, аппроксимацию умеет мгновенно считать и рисовать даже Excel.

Однако при решении реальных задач часто приходится иметь дело с процессами, у которых модель неизвестна. В таких случаях бывает разумно строить кусочно-линейные аппроксимации. И вот тут, когда точных критериев построения просто не существует — метод «прозрачной линейки», основанный на «искусстве аппроксимации» (по простому — чуйке), опять становится актуальным.
Читать полностью »

в 14:33, , рубрики: data mining, open source, python, искусственный интеллект, метасети, нейронные сети, оппозитные сети, синтетическое познание

Когда видите единственное решение – спросите других

Работа с метасетевыми структурами на Python – библиотека MetaNet - 1

В данной статье я хотел бы рассказать о некоторых предпосылках появления инструмента для моделирования метасетей.

Автоматизация обучения

Изначально возникла проблема автоматизации обучения искусственных нейронных сетей с определёнными временными ограничениями. На пути ее решения был предложен подход к использованию оппозитных нейронных сетей [1]. Суть в том, что бы обучать две сети, одну как обычно:
Читать полностью »

в 14:51, , рубрики: big data, data mining, lazy data, Блог компании New Professions Lab, высокая производительность, зарплата, карьера, курс, машинное обучение, метки:

Big Data как подростковый секс: все об этом говорят, но… - 1

Студент в Big Data получает 70 тысяч рублей в месяц, а специалист с опытом 3-4 года — 250 тысяч рублей в месяц. Это те, например, кто умеет персонализировать предложения розницы, искать в соцсети человека по анкетным данным заявки на кредит или по списку посещённых сайтов вычислять новую симку старого абонента.

Мы решили сделать профессиональный курс по Big Data без «воды», маркетинга и всяких эджайлов, только хардкор. Позвали практиков из 7 крупных компаний (включая Сбербанк и Oracle) и устроили, фактически, хакатон длиной во весь курс. Недавно у нас прошел день открытых дверей по программе, где мы напрямую спросили практиков, что же есть Big Data в России, и как компании на деле используют большие данные. Ниже ответы. Читать полностью »

1...1020...727374...8090...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