Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном обзоре есть несколько статей, которые будут интересны новичкам. Есть несколько любопытных видеолекций по тематике Data Science. В текущем выпуске как обычно много статей по машинному обучению и анализу данных с примерами кода на языка программирования R и Python. В обзоре также могут заинтересовать несколько обзоров книг по теме анализа данных.
Рубрика «machine learning» - 59
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №7 (28 июля — 4 августа 2014)
2014-08-04 в 7:10, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learningОбзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №6 (21 — 28 июля 2014)
2014-07-28 в 9:10, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning В очередном выпуске обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения некоторое количество статей посвящено практическому применению различных видов регрессии. Есть интересная серия статей о применении машинного обучения в трейдинге. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения (в том числе нейронным сетям). Есть несколько любопытных видеолекций, а также много статей про практическое применение языка R при анализе данных и машинном обучении.
Читать полностью »
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №5 (7 — 21 июля 2014)
2014-07-21 в 9:47, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning, искусственный интеллект Представляю очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения (в том числе Deep Learning). Как всегда есть материалы по алгоритмам машинного обучения. Несколько практических статей по популярному пакету для машинного обучения Scikit-Learn для Python. Есть статьи, посвященные практическому применению языка R. Некоторое количество материалов посвящено теме Data Engineering. Присутствуют интересные статьи про популярные проекты 'Google Brain' и 'Project Adam'.
Читать полностью »
Пишем простую систему рекомендаций на примере Хабра
2014-07-18 в 5:16, admin, рубрики: data mining, data science, filtering, machine learning, рекомендательная система, Статистика в IT, Хабрахабр API 
Сегодня мы поговорим о рекомендательных системах, а точнее о самой простой форме коллаборативной фильтрации. В программе передач: что такое рекомендательная система, на чем основана, каков математический аппарат и как её можно воплотить в код. В качестве бонуса предоставим результаты в виде простого сервиса.
Что нам стоит сеть построить
2014-07-14 в 20:51, admin, рубрики: computer vision, machine learning, искусственный интеллект, нейронные сети, нейросеть, обработка изображений Когда пользуешься сложными алгоритмами для решения задач компьютерного зрения — нужно знать основы. Не знание основ приводит к глупейшим ошибкам к тому, что система выдаёт неверифицируемый результат. Используешь OpenCV, а потом гадаешь: «может если сделать всё специально под мою задачу ручками было бы сильно лучше?». Зачастую заказчик ставит условие «сторонних библиотек использовать нельзя», или когда работа идёт для какого-нибудь микроконтроллера — всё нужно прогать с нуля. Вот тут и приходит облом: в обозримые сроки реально что-то сделать, только зная как работают основы. При этом чтения статей зачастую не хватает. Прочитать статью про распознавание номеров и попробовать самому такое сделать — огромная пропасть. Поэтому лично я стараюсь периодически писать какие-нибудь простенькие программки, включающие в себя максимум новых и неизвестных для меня алгоритмов + тренирующих старые воспоминания. Рассказ — про один из таких примеров, который я написал за пару вечеров. Как мне показалось, вполне симпатичный набор алгоритмов и методов, позволяющий достичь простенького оценочного результата, которого я ни разу не видел.
Сидя вечером и страдая от того, что нужно сделать что-то полезное, но не хочется, я наткнулся на очередную статью по нейросетям и загорелся. Нужно сделать наконец таки свою нейросеть. Идея банальная: все любят нейросети, примеров с открытым кодом масса. Мне иногда приходилось пользоваться и LeNet и сетями из OpenCV. Но меня всегда настораживало, что их характеристики и механику я знаю только по бумажкам. А между знанием «нейросети обучаются методом обратного распространения» и пониманием того, как это сделать пролегает огромная пропасть. И тогда я решился. Пришло время, чтобы 1-2 вечера посидеть и сделать всё своими руками, разобраться и понять.
Читать полностью »
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №4 (23 июня — 7 июля 2014)
2014-07-07 в 12:24, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning Прошлый выпуск обзора был полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению будет содержать ссылки на свежие материалы по тематике. В данном выпуске некоторое количество материалов посвящено важной теме визуализации данных. Есть несколько статей, которые описывают небольшие практические примеры анализа данных. Как обычно много статей посвящено алгоритмам машинного обучения, в том числе несколько статей посвящены популярным алгоритмам машинного обучения Deep Learning и Random Forest. Также есть несколько ссылок на интересные видеоматериалы.
Читать полностью »
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №3 (обзор онлайн курсов)
2014-06-30 в 19:06, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning, MOOC, метки: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning, MOOC Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. В прошлом выпуске был представлен список онлайн-курсов, стартующих в ближайшее время. В данном выпуске я постарался собрать наиболее интересные онлайн-курсы по теме анализа данных. Стоит отметить, что некоторые курсы уже закончились, но у большинства таких курсов можно посмотреть архив всех учебных материалов.
Начинается обзор с набора курсов от Johns Hopkins University на Coursera, которые объединены в одной специализации «Data Science Specialization», поэтому имеет смысл рассмотреть их отдельно от остальных курсов. Это 9 официальных курсов специализации и два дополнительных Mathematical Biostatistics Boot Camp 1 и 2, которые официально не входят в специализацию. Важно отметить, что весь набор данных курсов регулярно начинается заново и в общем-то можно достаточно гибко построить свой график продвижения по специализации. Большинство курсов длятся 4 недели. Язык R является основным языком программирования в данном наборе курсов. Далее идет список курсов из специализации Data Science от Johns Hopkins University:Читать полностью »
Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №2 (16 — 23 июня 2014)
2014-06-23 в 15:33, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning, метки: data mining, data science, data science digest, machine learning В очередном обзор наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения, достаточно большое внимание уделено популярному набору алгоритмов машинного обучения Deep Learning и его практическому применению. Несколько статей посвящено тому какие есть пути для собственного развития как специалиста по анализу данных и машинному обучению. Также несколько статей касаются такой темы как Data Engineering и рассматривают такие популярные продукты как Cassandra и Apache Kafka. Но начинается данный выпуск с обзора стартующих в ближайшее онлайн-курсов, связанных с темой анализа данных и машинного обучения.
Читать полностью »
Дайджест наиболее интересных материалов по анализу данных (9 — 16 июня 2014)
2014-06-18 в 11:19, admin, рубрики: big data, data mining, data science, data science digest, machine learning, метки: data mining, data science, data science digest, machine learning Данный выпуск дайджеста наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных содержит достаточно много статей, которые рассматривают теоретические аспекты вопросов, связанных с Data Science. Есть несколько статей, которые будут интересны новичкам. Также представлены ссылки на серию интересных статей о работе со схемами данных в MongoDb. Есть несколько ссылок на материалы, в которых рассматривается важная проблема переобучения (overfitting) в процессе машинного обучения. Некоторые статьи посвящены литературе, рекомендуемой к прочтению для тех кому интересна тема анализа данных.
Читать полностью »
Алгоритм Улучшенной Самоорганизующейся Растущей Нейронной Сети (ESOINN)
2014-02-11 в 6:31, admin, рубрики: data mining, machine learning, Алгоритмы, Блог компании «Itseez», искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение, метки: machine learning, Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, машинное обучение.jpg "Алгоритм Улучшенной Самоорганизующейся Растущей Нейронной Сети (ESOINN)")
Введение
В моей предыдущей статье о методах машинного обучения без учителя был рассмотрен базовый алгоритм SOINN — алгоритм построения самоорганизующихся растущих нейронных сетей. Как было отмечено, базовая модель сети SOINN имеет ряд недостатков, не позволяющих использовать её для обучения в режиме lifetime (т.е. для обучения в процессе всего срока эксплуатации сети). К таким недостаткам относилась двухслойная структура сети, требующая при незначительных изменениях в первом слое сети переобучать второй слой полностью. Также алгоритм имел много настраиваемых параметров, что затрудняло его применение при работе с реальными данными.
В этой статье будет рассмотрен алгоритм An Enhanced Self-Organizing Incremental Neural Network, являющийся расширением базовой модели SOINN и частично решающий озвученные проблемы.
Читать полностью »