Рубрика «ml» - 12

Привет! После того, как мы рассмотрели некоторые способы построения многопользовательских виртуальных/3D пространств в прошлой статье, вернемся к ним в контексте обучения. Как, например, качественно обучить одному и тому же целую команду, состоящую из совершенно разных людей. Подробности под катом!

Многопользовательский VR: как реализовать? - 1Читать полностью »

Внедрение ИИ на уровне микросхем позволяет обрабатывать локально больше данных, потому что увеличение количества устройств уже не даёт прежнего эффекта

Производители микросхем работают над новыми архитектурами, которые значительно увеличивают объём обрабатываемых данных на ватт и такт. Готовится почва для одной из крупнейших революций в архитектуре чипов за последние десятилетия.

Все основные производители чипов и систем меняют направление развития. Они вступили в гонку архитектур, которая предусматривает изменение парадигмы во всём: от методов чтения и записи в память до их обработки и, в конечном счёте, компоновки различных элементов на чипе. Хотя миниатюризация продолжается, уже никто не делает ставку на масштабирование, чтобы справится со взрывным ростом данных от сенсоров и увеличения объёма трафика между машинами.
Читать полностью »

Одна из критических проблем, которые возникают при построении многопользовательских систем – масштабирование. Существуют различные варианты решения это проблемы: шардинг, сервисная модель, Entity-Component System. Сегодня рассмотрим все варианты, а также обсудим практический кейс решения вопроса. Присоединяйтесь!

Мультиагентные системы в построении виртуальных пространств - 1Читать полностью »

Довольно часто нас спрашивают, почему мы не устраиваем соревнований дата-сайентистов. Дело в том, что по опыту мы знаем: решения в них совсем не применимы к prod. Да и нанимать тех, кто окажется на ведущих местах, не всегда имеет смысл.

Массовый стекинг моделей ML в production: реально или нет? - 1

Такие соревнования часто выигрывают с помощью так называемого китайского стекинга, когда комбинаторным способом берут все возможные алгоритмы и значения гиперпараметров, и полученные модели в несколько уровней используют сигнал друг от друга. Обычные спутники этих решений — сложность, нестабильность, трудность при отладке и поддержке, очень большая ресурсоёмкость при обучении и прогнозировании, необходимость внимательного надзора человека в каждом цикле повторного обучения моделей. Смысл делать это есть только на соревнованиях — ради десятитысячных в локальных метриках и позиций в турнирной таблице.

Читать полностью »

Некоторое время назад я опубликовал серию твитов об использовании традиционных инструментов вместо новомодных и сложных технологий.

Твиты зашли неплохо и попали на HackerNews. Последствием такой мини-популярности стала интересная дискуссия. Одни согласились со мной, а другие назвали это глупостью и бредом. Ну, в интернете тоже случаются перестрелки.

Я не пытаюсь убедить вас использовать свой подход. Скорее я хочу подробнее объяснить, что именно имелось в виду в первоначальном выступлении в Twitter.

Годы проходят, и вы наблюдаете появление некоторых интересных технологий и концепций: машинное обучение, блокчейн, искусственный интеллект, виртуальная реальность, дополненная реальность и т. д. — в то время как некоторые прежние технологии уходят на задний план. Сегодня несложно услышать о разработке каких-то фантастических продуктов на блокчейне. Я видел блокчейн-сервисы для электронной коммерции, социальных сетей и недвижимости. Список можно продолжить. Я слышу слова: чтобы вам быстрее и раньше закрыть раунд финансирования, нужно использовать слово «блокчейн», даже если оно не имеет отношения к проекту.
Читать полностью »

В последние несколько лет тема искусственного интеллекта активно обсуждается, так как один из подходов к ее изучению активно набирает обороты среди крупных корпораций. Этот подход – нейросети. Еще недавно, около года назад, это слово можно было услышать отовсюду. Сегодня рассмотрим историю изучения искусственного интеллекта человечеством (оказывается, ему уже около 2000 лет) и сегодняшние реалии.

Откуда взялись нейросети и что происходит сейчас - 1Читать полностью »

Совсем недавно мы искали дата-сайентиста в команду (и нашли — привет, nik_son и Арсений!). Пока общались с кандидатами, поняли, что многие хотят сменить место работы, потому что делают что-то «в стол».

Например, берутся за сложное прогнозирование, которое предложил начальник, но проект останавливается — потому что в компании нет понимания, что и как включить в продакшен, как получить прибыль, как «отбить» потраченные на новую модель ресурсы.

Как докатить ML в прод: шесть граблей, на которые мы наступили - 1

У HeadHunter нет больших вычислительных мощностей, как у «Яндекса» или Google. Мы понимаем, как нелегко катить в продакшен сложный ML. Поэтому многие компании останавливаются на том, что катят в прод простейшие линейные модели.

В процессе очередного внедрения ML в рекомендательную систему и в поиск по вакансиям мы столкнулись с некоторым количеством классических «граблей». Обратите на них внимание, если собираетесь внедрять ML у себя: возможно, этот список поможет по ним не ходить и найти уже свои, персональные грабли.
Читать полностью »

В некоторых жизненных ситуациях нужно действовать очень быстро. Иногда это условие невыполнимо: например, просто невозможно без огромного везения за очень короткое время найти человека с редкой группой крови, так еще и готового ей поделиться. Ребята создали продукт под названием DonorUA, который действительно помогает спасать жизни при помощи чат-бота. Подробнее под катом.

Продукт на .NET, помогающий спасать жизни - 1Читать полностью »

Всем привет! Сегодня в 10:00 мы начинаем прямую трансляцию конференции Insider Dev Tour. Для вас выступят наши коллеги из Редмонда и расскажут о самых новых технологиях компании в областях разработки под Windows, веб-разработки, машинного обучения и смешанной реальности. Присоединяйтесь к Live под катом!

Insider Dev Tour: прямая трансляция - 1Читать полностью »

Через две недели мы организуем OpenHack, который посвящен машинному обучению и искусственному интеллекту. Хотим пригласить вас поработать с данными и когнитивными сервисами, а также послушать экспертов из многих стран. Программу, список экспертов и ссылки, в том числе и на бесплатную регистрацию, вы найдете под катом. Это, конечно, работа, но она точно не даст вам заскучать. Приходите!

Событие: AI/Machine Learning OpenHack
Дата: 4-6 июня 2018
Место: Москва, офис Microsoft

О чем вы, какая работа, скоро лето — скоро наш OpenHack - 1Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js