Рубрика «обучение» - 43

Мир богатый онлайн-курсами, блогами, социальными медиа, бесплатными электронными книгами, подкастами и вебинарами, дает поистине грандиозную возможность расширить свои знания в любой сфере, какую только можно себе представить.

Почему обучение — это новая прокрастинация - 1

Благодаря технологическому прогрессу и мгновенному доступу в интернет любой человек теперь может учиться даже из дома. Было бы глупо не воспользоваться этой возможностью, чтобы улучшить свои знания и навыки.
Кроме того, отчасти вы даже вынуждены это делать, так как современный мир поднял планку выше, чем когда-либо прежде. Он буквально заставляет вас постоянно ускорять темп.
Читать полностью »

Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.

image

Мозг решает свою каноническую задачу – обучение – подстраивая множество своих соединений по неизвестному набору правил. Чтобы раскрыть эти правила, учёные 30 лет назад начали разрабатывать компьютерные модели, пытающиеся воспроизвести процесс обучения. Сегодня в растущем числе экспериментов становится видно, что эти модели ведут себя очень похожим на реальный мозг образом при выполнении определённых задач. Исследователи говорят, что эта похожесть говорит о базовом соответствии между алгоритмами обучения мозга и компьютера.

Алгоритм, используемый компьютерной моделью, называется машиной Больцмана. Он изобретён Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1983 году [на самом деле, в 1985 – прим. перев.]. Он выглядит весьма многообещающим в качестве простого теоретического объяснения нескольких процессов, происходящих в мозгу – развития, формирования памяти, распознавания объектов и звуков, цикла сна и бодрствования.
Читать полностью »

Нейронные сети: практическое применение - 1

Наталья Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталья Ефремова, и я research scientist в компании N-TechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.
Читать полностью »

Два месяца назад я начал путь к созданию своего первого веб-приложения. Это очень простенькое веб-приложение, оно называется When To Surf и каждый день подсказывает серферам самое лучшее время для занятий серфингом. Сегодня я его запускаю.

UPD: после запуска я написал статью о результатах

Как я научился кодить, создал веб-приложение и запустил его на Product Hunt за 2 месяца - 1
Читать полностью »

Как прокрастинировать эффективно: 6 полезных онлайн-сервисов - 1


Прокрастинация — явление, жертвой которого становятся все, даже животные не могут ему противостоять. Несколько лет назад проблему ярко описал Тим Урбан на страницах своего блога Wait But Why. И раз уж прокрастинация неизбежна, стоит постараться извлечь пользу и из неё — я составил подборку из шести онлайн-сервисов (и их альтернатив), которые помогут научиться чему-то новому, даже когда работать нет никаких сил.Читать полностью »

Эффект Зейгарник может помочь повысить вашу работоспособность. Сначала я объясню, в чем заключается идея, а затем дам практический совет, как можно применить ее в обучении.

Эффект Зейгарник на практике - 1

Читать полностью »

imageВ начале 2016 года CEO Coinbase Брайан Армстронг поставил себе цель читать хотя бы по одной книге в месяц. Исходя из информации в его блоге, ему удалось выполнить и даже перевыполнить свой «план», в основном слушая аудиокниги во время тренировок и поездок за рулем.

Ниже список прочитанных Армстронгом книг с его комментариями. Жирным выделены особенно понравившиеся.

  1. Читать полностью »

Приветствую, друзья. Сегодня речь пойдёт о реализации маппинга на C#, а так же о применении сей реализации в решении реальных задач на примере отправки данных AMF на сервер. Всё нижеизложенное не претендует на какие-либо эталоны реализации алгоритмов и паттернов проектирования кода, это лишь описание одного из множества, далеко не всегда очевидных для новичков, решений.

В процессе изучения статьи, Вы узнаете как реализовать собственные атрибуты и как их применять, познакомитесь с методами расширений типов и применением рефлексии на практике, узнаете об основах MSIL в целом и OpCodes в частности, а так же о том, как можно сериализовать объекты в AMF с помощью потоков.
Читать полностью »

Привет.

Меня зовут Анна Лисовская, я ИТ-архитектор департамента развития корпоративных продаж. Идею этого поста мне подсказал бывший сокурсник, которому внезапно стало скучно в разработке. В один прекрасный день он решил, что больше не хочет писать код, начал искать возможности для развития в смежных ИТ-областях и атаковал меня вопросами об особенностях работы ИТ-архитекторов. Из беседы стало ясно, что даже коллеги-айтишники слабо представляют себе сложности и особенности профессии ИТ-архитектора. Не исключено, что заблуждения, в которых пребывал мой бывший сокурсник, достаточно расхожи.

Я собрала свой опыт и опыт коллег в пост в формате «ожидание/реальность». Такой формат мне видится наиболее полезным с точки зрения работы с ожиданиями относительно профессии ИТ-архитектора – часто среди айтишников эти ожидания либо не совсем верны, либо завышены. Много тонких моментов становятся очевидны только при полном погружении в профессию. Лучше узнать о них «на берегу» и поразмышлять, сможете ли вы с ними мириться. Хочется думать, что мои заметки будут полезными для других айтишников, которые намереваются переквалифицироваться в ИТ-архитекторы.

Что ловить в карьере ИТ-архитектора: ожидания VS реальность - 1
Читать полностью »

Типичные ошибки начинающих работать с изображениями - 1Цифровая обработка изображений — весьма интересная область, но она таит в себе множество подводных камней, на которые постоянно натыкаются новички. Мы активно привлекаем студентов к участию в грантах и проектах, но когда мы пытались давать студентам реальные задания, которые требуют реализации новых алгоритмов обработки изображений, мы были в ужасе от совершаемых ими детских ошибок.

Поэтому перед постановкой полноценных задач мы стали давать студентам ряд практических заданий по реализации стандартных алгоритмов обработки изображений: базовые операции над изображениями (поворот, размытие), свёртка, интерполяция с помощью простых фильтров (билинейная, бикубическая), направленная интерполяция, выделение границ с помощью алгоритма Канни, детектирование ключевых точек и т.д. Язык программирования мог быть любым, однако при выполнении заданий не допускается использование сторонних библиотек, за исключением чтения и записи изображений. Это связано с тем, что задания носят обучающий характер, самостоятельная реализация алгоритмов является хорошей практикой в программировании и позволяет понять, как работают методы изнутри.

Данная статья описывает наиболее частые ошибки, совершаемые студентами при выполнении практических заданий по обработке изображений. Изображения обычные, никакой экзотики типа 16-битной глубины цвета, панхроматичности и 3D-изображений нет.

Читать полностью »


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