Это небольшое практическое руководство по применению алгоритмов машинного обучения. Разумеется, существует немалое число алгоритмов машинного обучения и способов математического (статистического) анализа информации, однако, эта заметка посвящена именно Random Forest. В заметке показаны примеры использования этого алгоритма для задач классификации и регрессии, а также даны некоторые теоретические пояснения.
Не так давно в нашей подборке полезных материалов речь шла о поступлении в вуз. Однако пройти обучение у преподавателей Университета ИТМО можно и без поступления — достаточно записаться на открытый онлайн-курс Университета и попробовать свои силы в программировании, фотонике, реологии, оптике и других направлениях, которые развивает Университет ИТМО. Возможно, такой курс поможет кому-то определиться с направлением обучения и будущих исследований или лучше подготовиться к вступительным испытаниям (что особенно актуально, например, для поступающих в магистратуру).
Именно эта цитата Стива Джобса встречает посетителей сайта cs.betlabs.ru, можно считать это попыткой мотивировать студентов работать усерднее над своими домашними и лабораторными заданиями. К сожалению, метрики для количественной оценки влияния мотивации от преподавателя на успеваемость студента у меня пока нет. Более того, я считаю, что конкурентная среда в учебной группе является куда более важным фактором в общем показателе успеваемости. Сейчас это всего лишь гипотеза, а ее проверка не лежит в области моих научных интересов.
В статье я хочу познакомить читателя с задачей идентификации: пройтись от основных определений до реализации одной из недавних статей в данной области. Итогом должно стать приложение, способное искать одинаковых людей на фотографиях и, что самое главное, понимание того, как оно работает.
Читать полностью »
Здравствуйте, уважаемые читатели! Вот я и добрался до Хабра и хочу поведать здесь историю своего проекта. Многие аспекты собственного опыта и работы приходится описывать довольно общими терминами, чтобы не задеть коммерческую тайну тех организаций, о которых идёт речь.
Суть данного рассказа в том, чтобы поделиться найденным методом решения проблемы производительности компьютеров на Windows и рассказать про подход, который позволил сделать данное решение полностью универсальным и индивидуальным для каждого пользователя. На написание кода и подбор наиболее эффективных механизмов потребовалось около 2х лет ежедневной работы, а также консультации и помощь от большого количества моих товарищей из разных IT областей, за что им огромное спасибо.
Читать полностью »
Однажды мне стало интересно, отличается ли британская и американская литература с точки зрения выбора слов, и если отличается, удастся ли мне обучить классификатор, который бы различал литературные тексты с точки зрения частоты использованных слов. Различать тексты, написанные на разных языках, довольно легко, мощность пересечения множества слов небольшая относительно множества слов в выборке. Классификация текста по категориям «наука», «христианство», «компьютерная графика», «атеизм», — всем известный hello world среди задач по работе с частотностью текста. Передо мной стояла более сложная задача, так как я сравнивала два диалекта одного языка, а тексты не имели общей смысловой направленности.
22–26 мая в Санкт-Петербургском отделении Математического института Стеклова РАН пройдёт международная студенческая школа «Recent Advances in Algorithms». Цель школы — познакомить студентов и аспирантов с недавними прорывами в разных областях алгоритмов: от таких классических областей, как потоки в графах и длиннейшие пути в графах, до таких сравнительно недавно возникших областей, как алгоритмы обработки потоковых данных и алгоритмы для многомерных данных. Лекции будут читаться учёными, активно развивающими соответствующие области. Каждый мини-курс начнётся со введения в область и постепенно дойдёт до текущего положения дел в данной области.
К участию приглашаются студенты, аспиранты и молодые исследователи.Читать полностью »
Об успехах Google Deepmind сейчас знают и говорят. Алгоритмы DQN (Deep Q-Network) побеждают Человека с неплохим отрывом всё в большее количество игр. Достижения последних лет впечатляют: буквально за десятки минут обучения алгоритмы учатся и выигрывать человека в понг и другие игры Atari. Недавно вышли в третье измерение — побеждают человека в DOOM в реальном времени, а также учатся управлять машинами и вертолетами.
DQN использовался для обучения AlphaGo проигрыванием тысяч партий в одиночку. Когда это ещё не было модным, в 2015 году, предчувствуя развитие данного тренда, руководство Phobos в лице Алексея Спасского, заказало отделу Research & Development провести исследование. Необходимо было рассмотреть существующие технологий машинного обучения на предмет возможности использования их для автоматизации победы в играх управленческих. Таким образом, в данной статье пойдёт речь о проектирование самообучающегося алгоритма в игре виртуального управленца против живого коллектива за повышение производительности.
С помощью сервисов Google Cloud Platform можно создать эффективную масштабируемую систему рекомендаций для интернет-магазина.
На рынке интернет-торговли сложилась интересная ситуация. Хотя общий денежный поток вырос, увеличилось и количество продавцов. Это привело к тому, что доля каждого магазина уменьшилась, а конкуренция между становится все напряженнее. Один из способов увеличить средний размер покупки (а значит, и прибыль) – предлагать покупателям дополнительные товары, которые могут их заинтересовать.
Из этой статьи вы узнаете, как на базе Cloud Platform настроить среду для поддержки базовой системы рекомендаций, которую со временем можно будет доработать и расширить.
В ней описывается решение для сайта агентства по аренде недвижимости, позволяющее подбирать и предлагать рекомендации пользователям.
