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
26 апреля в НОЦ ИБ МГТУ им.Баумана прошла конференция SMARTRHINO-2018, на которой были представлены лекции и семинары по четырем темам:
Каждый день поступает все больше заказов, и их нужно как-то распределять по исполнителям. Вроде ничего сложного: пришёл заказ – отдай его клинеру. Но не всё так просто, как кажется. У наших клинеров нет фиксированного графика работы, они могут работать, когда захотят, отказываться практически от любых заказов (и это клинеры, увы, делают довольно часто). Поэтому распределение заказов – одна из самых сложных задач, над которой мы работаем.
Читать полностью »
Всем привет! Новый год, новый Spark, новый Moscow Spark! Мы стартуем новый сезон нашего замечательного мероприятия 19 апреля на Мансарде Rambler&Co. Фреймворк не стоит на месте и мы тоже, в этот раз представим новый сайт сообщества и опробуем формат со звездой из-за рубежа.
Читать полностью »
Сегодня только ленивый не говорит (пишет, думает) про машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект в целом. Всего лишь в прошлом году ML сравнили с подростковым сексом — все хотят, но никто не занимается. Сегодня все озабочены тем, что ИИ нас оставит без работы. Хотя, судя по последним исследованиям Gartner, можно успокоиться, так как к 2020 году благодаря ИИ появится больше рабочих мест, чем ликвидируется. Так что, дорогой друг, учи ML, и будет тебе счастье.
Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод. Подробности под катом!
Привет! Меня зовут Анна, я руководитель образовательных проектов в Avito. Нам кажется очень важным способствовать тому, чтобы начинающие (и не только) разработчики узнавали о самых крутых технологиях на рынке. Поэтому мы делаем целый пул образовательных онлайн-проектов в партнёрстве с лучшими площадками. Подробно о них рассказываю под катом, там же раскрываю наши планы на будущее.
Всем привет! Мы долго готовились, искали крутых докладчиков и, наконец, анонсируем Moscow Spark #3, который состоится 16 ноября на Мансарде Rambler&Co! Предыдущий митап собрал почти 250 человек, и мы рассчитываем, что сможем собрать не меньше в этот раз. Ключевой темой этого мероприятия станет Spark Streaming, актуальная и очень интересная часть фреймворка Apache Spark.
Читать полностью »
Почти год назад вышла книга Android High Performance Programming. Книжка классная – но требующая комментариев. Скоро автор прилетит в Россию на конференцию Mobius 2017 Moscow, и с ним можно будет пообщаться вживую. Чтобы скоротать ожидание, давайте пообщаемся с Энрике в формате хабро-интервью.
Java или Kotlin? Как писать быстрый код? Можно ли в мобильном приложении использовать Tensorflow и другое машинное обучение? Срочно жмите кнопку «читать дальше»! ⇩
Итак, в гостях у нас
Enrique López Mañas (Энрике Лопес Маньяс) — независимый IT-консультант и разработчик, обладатель звания Android Google Developer Expert. Занимается мобильными технологиями и программированием более 10 лет, входит в десятку самых активных в Германии участников сообщества Java Open Source. Последнее время «заболел» Big Data и ML-технологиями, о чем мы с ним тоже сейчас кратко поговорим.
H2O – библиотека машинного обучения, предназначенная как для локальных вычислений, так и с использованием кластеров, создаваемых непосредственно средствами H2O или же работая на кластере Spark. Интеграция H2O в кластеры Spark, создаваемые в Azure HDInsight, была добавлена недавно и в этой публикации (являющейся дополнением моей прошлой статьи: R и Spark) рассмотрим построение моделей машинного обучения используя H2O на таком кластере и сравним (время, метрика) его с моделями предоставляемых sparklyr, действительно ли H2O киллер-приложение для Spark?
