11-12 февраля в нашем московском офисе состоялась четвертая конференция Data Fest⁴, объединившая исследователей, инженеров и разработчиков, связанных с Data Science во всех его проявлениях. Под катом мы подготовили для вас видеоматериалы с конференции.
Читать полностью »
«Крестики-нолики» — игра изученная вдоль и поперек, и разработка ИИ для неё может свестись к организации дерева решений описанного в Википедии. В данной статье будет рассмотрено решение игры с помощью обучения с подкреплением и аппроксимацией функций ценности.
Читать полностью »
Я обнаружил, что подавляющее большинство онлайновой информации об исследованиях в области искусственного интеллекта делится на две категории: первая рассказывает о достижениях непрофессиональной аудитории, а вторая — другим исследователям. Я не нашёл хорошего ресурса для людей с техническим образованием, которые не знакомы с более продвинутыми концепциями и ищут информацию для восполнения пробелов. Это моя попытка заполнить данную пустоту, предоставив доступные, но в то же время (относительно) подробные объяснения. Здесь я объясню научную статью Грейвса, Уэйна и Данихейки (2014) о нейронных машинах Тьюринга (NTM).
Изначально я не собирался рассказывать об этой статье, но я никак не мог понять другую интересную статью, о которой собирался рассказать. В ней как раз шла речь о модификации NTM, так что я решил убедиться, что полностью понимаю NTM, прежде чем двигаться дальше. Убедившись в этом, у меня появилось ощущение, что та вторая статья не слишком подходит для объяснения, а вот оригинальная работа по NTM очень хорошо написана, и я настоятельно рекомендую её прочитать.
Читать полностью »
Команда FlyElephant в марте проводила вебинар с со-основателем и CEO в Julia Computing, а также со-автором языка Julia — Viral B. Shah, на тему "Julia — A fresh approach to numerical computing and data science".
Недавно, в попытках разобраться с nlp, мне пришла идея написать простого telegram бота, который будет разговаривать, как дерзкий гопник. То есть:
Для имплементации был выбран JavaScript с ES6 и Flow. Возможно, Python подошёл бы лучше, так как под него существует больше стабильных и проверенных библиотек для nlp. Но для JS есть Az.js, которого вполне хватило.
Для работы с Telegram API был использован node-telegram-bot-api.
TLDR: бот, исходный код
Осторожно, под катом присутствует нецензурная речь и детали реализации!
Вчера на митапе, посвященном Apache Spark, от ребят из Rambler&Co, было довольно много вопросов от участников, связанных с конфигурированием этого инструмента. Решили по его следам поделиться своим опытом. Тема непростая — поэтому предлагаем делиться опытом тоже в комментариях, может быть, мы тоже что-то не так понимаем и используем.
Читать полностью »
Кнопочные войны в самом разгаре, роботы продолжают наступать, машины обучаются в разы быстрее людей, а вот Андрей, владелец одной московской кофейни, становится всё больше счастлив… В этот пятничный предпраздничный день мы решили поделиться с вами историей Кнопки, которая в прошлом году создала 42 робота для спасения бухагелтеров от рутинной работы, а сейчас занимается разитием искусственного бухгалтерского интеллекта.
Привет!
В этом посте уже упоминался PyMC3. Там можно почитать про основы MCMC-сэмплирования. Здесь я расскажу про вариационный вывод (ADVI), про то, зачем все это нужно и покажу на довольно простых примерах из галереи PyMC3, чем это может быть полезно. Одним из таких примеров будет байесовская нейронная сеть для задачи классификации, но это в самом конце. Кому интересно — добро пожаловать!
Меня зовут Пётр Ромов, я — data scientist в Yandex Data Factory. В этом посте я предложу сравнительно простой и надежный способ начать карьеру аналитика данных.
Многие из вас наверняка знают или хотя бы слышали про Kaggle. Для тех, кто не слышал: Kaggle — это площадка, на которой компании проводят конкурсы по созданию прогнозирующих моделей. Её популярность столь велика, что часто под «кэглами» специалисты понимают сами конкурсы. Победитель каждого соревнования определяется автоматически — по метрике, которую назначил организатор. Среди прочих, Kaggle в разное время опробовали Facebook, Microsoft и нынешний владелец — Google. Яндекс тоже несколько раз отметился. Как правило, Kaggle-сообществу дают решать задачи, довольно близкие к реальным: это, с одной стороны, делает конкурс интересным, а с другой — продвигает компанию как работодателя с солидными задачами. Впрочем, если вам скажут, что компания-организатор конкурса задействовала в своём сервисе алгоритм одного из победителей, — не верьте. Обычно решения из топа слишком сложны и недостаточно производительны, а погони за тысячными долями значения метрики не настолько и нужны на практике. Поэтому организаторов больше интересуют подходы и идейная часть алгоритмов.
Kaggle — не единственная площадка с соревнованиями по анализу данных. Существуют и другие: DrivenData, DataScience.net, CodaLab. Кроме того, конкурсы проводятся в рамках научных конференций, связанных с машинным обучением: SIGKDD, RecSys, CIKM.
Для успешного решения нужно, с одной стороны, изучить теорию, а с другой — начать практиковать использование различных подходов и моделей. Другими словами, участие в «кэглах» вполне способно сделать из вас аналитика данных. Вопрос — как научиться в них участвовать?
Через 2 недели, 13 мая в Одессе, команда FlyElephant будет проводить конференцию Data Science Lab. Это будет наша 4-я конференция, которая посвящена искусственному интеллекту, большим данным и науке о данных.
Сегодня я хочу поделиться видеозаписями всех докладов с прошлых конференций. Смотрите, изучайте и делитесь:
