Совместно с МАИ Авито открывает магистратуру «Проектирование высоконагруженных интернет-сервисов», обучение начнётся уже в сентябре 2018 года. Зачем туда поступать и в чём основные фишки, рассказываем в этой статье. Под катом можно также познакомиться с преподавателями и зарегистрироваться на вебинар, посвящённый учебной программе.
Привет! Мы, наконец, дождались еще одной части серии материалов от выпускника наших программ “Специалист по большим данным” и “Deep Learning”, Кирилла Данилюка, об использовании популярных на сегодняшний день нейронных сетей Mask R-CNN как части системы для классификации изображений, а именно оценки качества приготовленного блюда по набору данных с сенсоров.
Рассмотрев в предыдущей статье игрушечный набор данных, состоящий из изображений дорожных знаков, теперь мы можем перейти к решению задачи, с которой я столкнулся в реальной жизни: «Возможно ли реализовать Deep Learning алгоритм, который мог бы отличить блюда высокого качества от плохих блюд по одной фотографии?». Вкратце, бизнес хотел вот это:
Что представляет бизнес, когда думает о машинном обучении:
Читать полностью »
Ссылки на предыдущие части:
Пример среды, поддерживающей такое графическое представление показан на картинке ниже.
Среда, поддерживающая графическое представление кода
В третьей части статьи речь пойдет о новых возможностях графического представления кода.
Читать полностью »
Целью написания этой статьи было сделать краткий обзор принципов построения Интеллектуальных Систем Поддержки Принятия Решений (ИСППР), роли машинного обучения, теории игр, классического моделирования и примеров их использования в СППР. Целью статьи не является забуриться вглубь тяжелой теории автоматов, самообучаемых машин, равно как и инструментов BI.
Существет несколько определений ИСППР, которые, в общем-то, крутятся вокруг одного и того же функционала. В общем виде, ИСППР — это такая система, которая ассистирует ЛПР (Лицам, Принимающим Решения) в принятии этих самых решений, используя инструментарии дата майнинга, моделирования и визуализации, обладает дружелюбным (G)UI, устойчива по качеству, интерактивна и гибка по настройкам.
Зачем нужны СППР:
Недавно мой знакомый Karl (имя изменено) проходил собеседование на должность DevOps и обратился ко мне с просьбой проверить его решение. Я почитал условие задачи и решил, что из нее бы вышел неплохой тест, поэтому немного расширил задачу и написал свою реализацию, а заодно попросил коллегу Alex подумать о своей реализации. Когда все три варианта были готовы, я сделал еще две сравнительные версии на C# и сел писать эту статью. Задача довольно проста, а соискатели находятся на неких ступенях эволюции из админов в программисты, которые я и хотел оценить.
Кому интересны грязные детали, необъективные тесты и субъективные оценки — прошу под кат.
Читать полностью »
Это двадцать третья часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как расширить микроблог с помощью интерфейса прикладного программирования (или API), который клиенты могут использовать для работы с приложением более прямым способом, чем традиционный рабочий процесс веб-браузера.
Привет. В этот раз снова о Data Science. Думаю, многим знакома методология CRISP-DM, о которой говорят на большинстве курсов, но вот про первый пункт (business understanding) информации достаточно мало, в зря, ведь он очень важный.
Поэтому в этой статье мы поговорим о взаимодействии с бизнесом и о том, какие обычно бывают проблемы и сложности в этом вопросе. Давайте разберем все на примере.Читать полностью »
Привет! В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.
Мы поговорим об использовании модных «Word embedding» не совсем по назначению — а именно для исправления опечаток (строго говоря, и ошибок тоже, но мы предполагаем, что люди грамотные и опечатываются). На хабре была довольно близкая статья, но здесь будет немного о другом.
Визуализация Word2Vec модели, полученная студентом. Обучалась на «Властелине колец». Явно что-то на черном наречии.
Читать полностью »
Научная работа – в её современном виде – стала одним из изобретений, позволивших прогрессу развиваться. До того, как её форму разработали в XVII веке, результаты работ передавались частным образом в письмах, эфемерным образом в лекциях, или все скопом – в книгах. Не существовало мест для публичного обсуждения постепенных продвижений. Оставляя на своих страницах место для описания отдельных экспериментов или небольших технических продвижений, журналы творили хаос из разраставшейся науки. С той поры учёные стали походить на социальных насекомых: они постоянно двигали прогресс вперёд, с жужжанием, подобным стае пчёл.
Самые ранние из работ в каком-то смысле были более читаемыми, чем сегодняшние. Они были менее специализированными, более прямолинейными, короткими и не такими формальными. Матанализ изобрели лишь незадолго до этого. Весь набор данных по исследуемой теме мог уместиться в табличке на одной странице. Все расчёты, связанные с результатами, проводились от руки, и их можно было так же проверить.
Читать полностью »
