Подведем основные итоги уходящего года. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!
Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг»Читать полностью »
Родившись в России, мы с детства воспитывались в идеологических рамках демократической системы. Мы не прошли многие страны Европы, они также сформировали систему. Мы были дети элиты, а в России, как и везде, царило разложение всего и вся. Но это нам удалось выдержать.
Всем добрейшего дня! Совсем недавно закончилось ежегодное международное соревнование AI Contest, организатором которого является Сбер вместе с российскими и зарубежными партнёрами в рамках конференции Artificial Intelligence Journey. Задачи этого года: Digital Петр: распознавание рукописей Петра I, NoFloodWithAI: паводки на реке Амур и AI 4 Humanities: ruGPT-3Читать полностью »
Завтра, 28 декабря в 20:00 у нас выступает Артем Попов — тимлид команды VK Performance Advertising.
Артем руководит командой, которая занимается задачами, связанными с Data Science в рекламе. Их задача делать рекламу в ВК эффективнее и выгодней.
Все члены команды, занимающиеся машинным обучением погружены как в инженерную часть, так и в продукт – культура разработки в ВК исторически развивалась таким образом, что разработчики занимаются продуктом от начала до конца, начиная постановкой задачи, заканчивая всем этапа разработки и жизни продукта в продакшене.
Артем расскажет про интересные задачи для дата-саентистов в мире рекламы.
Сандро не мог поверить своей удаче. Прошло уже две недели после катастрофы с прыжком в экспериментальный портал, который забрал в небытие всю его немаленькую армию. Лишь один захолустный скелет чудом избежал этой же участи.
С тех пор были скитания по густым лесам, игры в прятки с рыцарскими патрулями, бесконечные попытки хотя бы отдалённо понять, в какие края его занесло. Пока что он понял только то, что ему, скорее всего, конец: с одним дохлым скелетом в рыцарских землях надеяться на что-либо было решительно невозможно.
Должно быть, судьба решила вознаградить Сандро за все его страдания, потому что теперь он стоял на окраине двух вкусных, многолюдных деревень и не мог поверить своим глазницам. Если бы у него на черепе осталось бы хоть немного мускулов, он бы даже попробовал улыбнуться. Целых две деревни с крестьянами и никакой охраны, ни одного даже завалявшегося копейщика.
В деревнях кипела жизнь, жители много кричали и весело проводили время. Сандро терпеть не мог жизнь в любых её проявлениях, но особенно — кипящую. Спешно ретировавшись чтобы не быть замеченным, Сандро приступил к поиску подходящего места для постройки преобразователя скелетов. Похоже, прыжок в портал из катастрофы имеет все шансы перерасти в грандиозный успех…
Сандро не подозревал, что исход всех его приключений давно предопределён. Вся его история окончится через несколько минут (хоть для него это будет казаться целой неделей) — ведь именно столько занимает прогон автотеста кроссплатформенной игровой партии по сети в Героях 3. Действиями Сандро управляет платформа Testo, которая готова прогонять его историю снова и снова.
Будучи разработчиком этой самой платформы Testo, я решил под Новый Год немного повеселиться и соединить своё профессиональное произведение и любимую игру, в которой затерялись тысячи часов моей жизни. И вот что из этого получилось.
Все же тут страдают от спама? Обвешаны адблокерами, white-листами, спам-фильтрами? Я точно сильно страдал от бесконечных предложений, но в какой-то момент стала появляться и полезная информация, причем еще в нужные моменты.
Став руководителем проектов по предиктивной аналитике в компании НОРБИТ, я оказался по другую сторону баррикад и хочу поделиться опытом по разработке рекомендательных сервисов для программ лояльности.
Видео от 3Blue1Brown отличаются поразительной понятностью и лаконичность. Делать конспект видеоуроков по нейронным сетям у меня не получилось, ибо это была бы просто раскадровка, да и особая магия динамики именно видео непросто передать.
Из комментариев к прошлым публикациям мне стало понятно, что есть большое количество людей, кто не знает про канал, поэтому хочу поделиться четырьмя видео (+ русские субтитры и дубляж) и сэкономить время школьникам, родителям и учителям, чтобы они могли иметь быстрый доступ к самому интересному и качественному объяснению одной из самых важных тем современности.
Читать полностью »
Сегодня мы поговорим о простой, казалось бы, теме, как реляционные и связанные данные.
Несмотря на всю ее простоту, замечаю, что иногда люди действительно путаются в них — я решил это исправить, написав краткое и неформальное объяснение, чем они являются и зачем нужны.
Мы обсудим, что такое реляционная модель и связанные с ней SQL и реляционная алгебра. Потом перейдем к примерам связанных данных из Викидата, а далее RDF, SPARQL и чутка поговорим про Datalog и логическое представление данных. В конце выводы — когда применять реляционную модель, а когда связно-логическую.
Основная цель заметки — это описать, когда что имеет смысл применять и почему. Так как тут немало непростых концепций сошлись в одном месте, то конечно же можно было бы по каждой написать книгу — но наша задача сегодня дать представление о теме и мы будем разбирать неформально на простых примерах.
Если у вас есть сомнения, чем одно отличается от второго и зачем вообще нужны связанные данные (LinkedData), то добро пожаловать под кат.
Читать полностью »
Привет! Несмотря на все невзгоды года текущего, интересные мероприятия и статьи с них никуда не деваются. Поэтому ML команда Одноклассников подготовила разборы работ коллег из Google, Microsoft, Tencent и др. представленных на прошедшей этой осенью конференции по рекомендательным системам RecSys 2020.
Когда я только начал своё путешествие к науке о данных, я потратил много времени на то, чтобы понять, с чего начать, что я должен узнать в первую очередь и какие ресурсы должен использовать. За последние два года я узнал несколько вещей, о которых хотел знать раньше, например о том, стоит ли сначала сосредоточиться на программировании или статистике, какие ресурсы я должен использовать для изучения новых навыков, как я должен подходить к изучению этих навыков и так далее. Таким образом, эта статья написана, чтобы дать направления и идеи для тех, кто изучает Data Science.
