Windows is so evil that consumes extra energy to make the things running.
Библиотека XGBoost гремит на всех соревнованиях по машинному обучению и помогает завоёвывать призовые места. Однако, стать обладателем этого пакета для Python под Windows не так просто.
Процесс установки скудно описан на GitHub и немногим шире на форуме Kaggle. Поэтому попробую описать пошагово и более подробно. Надеюсь это поможет сохранить много времени неопытным пользователям.
Читать полностью »
Не так давно состоялся очередной хакатон от Microsoft. На этот раз, он был посвящен машинному обучению. Тема очень актуальная и перспективная, однако, для меня достаточно туманная. На момент начала хакатона я имел только общее представление о том, что это такое, зачем оно нужно и пару раз видел результаты работы обученных моделей. Узнав, что анонс обещал множество экспертов в помощь новичкам, я решил объединить приятное с полезным и попробовать использовать машинное обучение при работе с каким нибудь IoT решением. Далее я расскажу что из этого получилось.
Читать полностью »
Привет!
Май становится все горячее — у нас уже есть Microsoft DevCon 2015 в Яхонтах — главная конференция для разработчиков Microsoft в России, Embedded Day — конференция по встраиваемым технологиям и Интернету Вещейшкола по машинному обучению то Microsoft Research.
Однако мы подготовили еще один настоящий подарок — целую конференцию от Microsoft Research про то, как делать исследования в облаке. С каждым днем количество ресурсов, необходимых для научных вычислений, растёт, и локально справляться уже давно не получается. С приходом облака и прикладных инструментов, а также стараний Microsoft Research, нам есть что предложить научному сообществу. 19 мая, в Московском Государственном Университете, пройдет мини-конференция, где мы обсудим, как облако помогает в прикладных и теоретических изысканиях истины. С нами — ведущие эксперты, доктора наук из Microsoft Research.
В программе:
Читать полностью »
В дайджесте новостей облачной платформы Microsoft Azure собраны основные анонсы и контент для разработчиков, ИТ-профессионалов и всех специалистов, интересующихся облачными технологиями и платформой Azure. Предыдущие выпуски дайджеста всегда можно найти по следующей ссылке. С этого дайджеста в полезном контенте будет не только наш контент, но и интересные и хорошие ссылки, которые могут быть написаны и не Microsoft.
В сегодняшнем дайджесте правит бал Open Source.
Читать полностью »
В заключительной четвертой части статьи подробно обсудим наиболее сложную с технической точки зрения часть antifraud-сервиса – аналитическую систему распознания мошеннических платежей по банковским картам.
Выявление различного рода мошенничеств является типичным кейсом для задач обучения с учителем (supervised learning), поэтому аналитическая часть антифрод-сервиса, в соответствии с лучшими отраслевыми практиками, будет построена с использованием алгоритмов машинного обучения.
Для стоящей перед нами задачи воспользуемся Azure Machine Learning – облачным сервисом выполнения задач прогнозной аналитики (predictive analytics). Для понимания статьи будут необходимы базовые знания в области машинного обучения и знакомство с сервисом Azure Machine Learning.
Во 2-ой части были описаны требования технического и нетехнического характера, которые предъявляются к таким системам, и то, как я собираюсь снизить стоимость разработки и владения antifraud-системы на порядок(и).
В 3-ей части была рассмотрена программная архитектура сервиса, его модульная структура и ключевые детали реализации.
В заключительной четвертой части у нас следующая цель…
В этой части я опишу проект, на первом шаге которого мы обучим четыре модели, используя логистическую регрессию, персептрон, метод опорных векторов и дерево решений. Из обученных моделей выберем ту, которая дает большую точность на тестовой выборке и опубликуем ее в виде REST/JSON-сервиса. Далее для полученного сервиса напишем программного клиента и проведем нагрузочное тестирование на REST-сервис.
Эта статья создана нашим другом из коммьюнити, Дмитрием Петуховым, Microsoft Certified Professional, разработчиком компании Quantum Art.
Статья — часть цикла про Fraud Detection, остальные статьи можно найти в профиле у Дмитрия.
Azure Machine Learning – облачный сервис для выполнения задач прогнозной аналитики (predictive analytics). Сервис представлен двумя компонентами: Azure ML Studio – средой разработки, доступной через web-интерфейс, и web-сервисами Azure ML.
Типичная последовательность действий data scientist'a при поиске закономерностей в наборе данных с использованием алгоритмов обучения с учителем изображена и подробно описана под хабракатом.
Читать полностью »
Привет, хабр!
После последней публикации «Ваш персональный курс по Big Data» мне пришло несколько сотен писем с вопросами, читая которые, я с удивлением обнаружил, что люди очень сильно погружаются в теорию, уделяя мало времени решению практических задач, в которых навыки необходимы совершенно другие. Cегодня я расскажу, какие сложности появляются на практике и с чем приходится работать при решении реальных задач.
Читать полностью »
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 »
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
