Завершилась крупнейшая в мире ритейл-конференция и экспо ― NRF Retail’s Big Show 2019, проходившая с 13 по 15 января в Нью-Йорке.
Мы побывали на выставке и постарались узнать о всех инновациях в области ритейла и технологиях создания лучшего клиентского опыта.
Что ждет ритейл в будущем и при чем здесь искусственный интеллект, компьютерное зрение и персонализация ― постараемся резюмировать итоги выставки и расскажем о самом важном, что мы увидели на NRF 2019.
A few years ago I had a feeling that Oleg Chumakov (then working at the game studio Nival) was the most famous programmer in the game development industry. He was giving speeches, hosted Gamesjams and frequently showed up on the podcast How games are made.
When VR hit the market, Oleg was chosen to lead the company’s new department — NivalVR. But, as you probably know, VR didn’t quite take off as much as people expected.
I kind of moved to other to other things in life and stopped keeping up with game development for a while, but after getting into it again I noticed that things were looking up for Oleg’s team. Now it’s called Luden.io, and their machine learning expert simulator, while True: learn() became a huge hit in its admittedly small niche. Lots of cool stories are happening around the game and the team.
We decided to do an interview with Oleg, but I couldn’t stick to one topic — his life up to this moment has been, for the lack of a better word, “interesting”. He’s seen it all. And, to ensure that a programmer could talk about programming without fear of looking too “nerdy”, the interview was conducted by my friend, colleague and an experienced developer of its own fillpackart.
Читать полностью »
Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания.
Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:
На эти три категории разделены книги, которые специалисты Plarium Krasnodar подобрали для читателей с начальными знаниями в Data Science.
Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.
В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.
Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый доступ, и было организовано соревнование на лучшее исследование этих данных. Я тоже принимал участие и пусть денежный приз не получил, но мой кернел занял шестое место по количеству голосов. Я хотел бы поделиться результатами моего анализа.
Данных довольно много и их можно рассматривать с разных сторон. Меня заинтересовали различия между людьми из разных стран, поэтому большая часть исследования будет сравнивать людей из России (поскольку мы тут живём), Америки (как самая продвинутая страна в плане DS), Индии (как бедная страна с большим количеством DS) и других стран.
Большая часть графиков и анализа взята из моего кернела (желающие могут там увидеть код на Python) но есть и новые идеи.
Всем привет!
Давайте поговорим о, как вы уже наверное смогли догадаться, нейронных сетях и машинном обучении. Из названия понятно, что будет рассказано о Mixture Density Networks, далее просто MDN, переводить название не хочу и оставлю как есть. Да, да, да… будет немного скучной математики и теории вероятности, но без неё, к сожалению, или к счастью, тут уж сами решайте, трудно представить мир машинного обучения. Но спешу вас успокоить, ее будет относительно мало и она будет не сильно сложная. Да и вообще ее можно будет пропустить, а просто посмотреть на небольшое количество кода на Python и PyTorch, все верно, сеть мы будем писать с помощью PyTorch, а так же на различные графики с результатами. Но самое главное то, что будет возможность немного разобраться и понять что же такое MD сети.
Что ж начнем!
Читать полностью »
Здравствуйте, Читатели!
Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.
Приглашаем 22 декабря присоединиться к команде Data Science-специалистов и вместе подвести итоги года. На встрече мы вместе подытожим, что нового было в разных областях Data Science в 2018-м, обсудим последние новости с NIPS/NeurIPS, ответим на самые актуальные вопросы от участников сообщества, а главное — наградим тех, чей вклад в сообщество ODS стал значимым за последний год.
Читать полностью »
Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов.
Привет!
17 декабря (понедельник) мы устраиваем TECHDAY MAKE IT REAL – специально для тех, кто предпочитает красивым речам об инновациях их внедрение.
— На любой конференции вы можете услышать про миллион чужих фантазий о применении современных технологий. Вам расскажут о том, как они создали воздушные замки, о том, как они убивают в них гоблинов и троллей. Все это прекрасно, но это — сказки. Мы же попробуем вам рассказать о том, как это выглядит в действительности.
Кирилл Ермаков
Формально techday будет разделен на две части: основную программу и активности на тематических площадках.
Список спикеров, программа и ссылка на регистрацию — под катом. Участие бесплатное.
Читать полностью »
Прошлого декабря прошла волна новостей о невероятной силы нового шахматного движка использующего искусственный интеллект AlphaZero компнании DeepMind. Сегодня они выпустили потрясающие результаты обновленной версии этого движка.
Результаты снова не оставляют никаких сомнений в том, что AlphaZero является одним из сильнейших шахматных движков в мире.
Обновленный AlphaZero разгромил Stockfish 8 в новом матче с 1000 партий с результатом: 155 побед, 6 поражений, 839 ничьих.
Читать полностью »
