Метка «шад»

Заочное обучение в ШАД Яндекса: 570 замечательных часов моей жизниДва года назад на меня сильное впечатление произвела хабрастатья «Стивен Вольфрам проанализировал свою жизнь». К тому времени я уже года два записывал в Google-календаре, что и когда я делал, но к тому моменту я не задумывался, о том, что можно сделать с этой информацией. После прочтения той статьи, я понял: эту информацию можно анализировать! Сейчас я могу посчитать сколько раз мы с друзьями собирались играть в баскетбол за эти годы, сколько часов я провёл в больнице и т. п.

На этой неделе я сделал последнюю домашнюю работу в ШАД и решил посчитать сколько времени у меня ушло на обучение, сколько я в среднем тратил в неделю, сколько строчек кода я написал и т. д. Построил несколько графиков и гистограмм, показал их друзьям и понял, что, возможно, такая информация будет интересна кому-либо ещё. Так что если вы хотите узнать сколько страниц отчётов было написано, насколько верна оценка нагрузки в ШАД в 15–20 часов в неделю, а также моё субъективное мнение о курсах в ШАД, то добро пожаловать под хабракат.

Читать полностью »

Сегодня мы поговорим об одной из первых задач теории больших сетей, которая может быть решена полностью на самом простом базовом уровне, но которая от этого не становится менее интересной. Это задача о кратчайшей системе дорог или задача Штейнера.

Впервые она появилась, когда еще никаких практических надобностей для больших сетей не было: в тридцатые годы XX века. На самом деле Штейнер начал ее изучать еще раньше, в XIX веке. Это была чисто геометрическая задача, практические приложения которой стали известны только несколько десятилетий спустя.

Разговор пойдет о той области математики, которая впоследствии выросла в теорию больших сетей и разбилась на несколько областей. Это прикладная отрасль, которая задействует очень много методов из других математических дисциплин: дискретной математики, теории графов, функционального анализа, теории чисел и т.д. Бурное развитие теории больших сетей пришлось на конец девяностых и начало двухтысячных годов. Связано это конечно, с прикладными задачами: развитием интернета, мобильной связи, транспортных задач для больших городов. Кроме того теория сетей используется в биологии (нейронные сети), при построении больших электронных плат и т.п.

Сама задача формулируется очень просто. Есть несколько точек на плоскости, которые нужно связать системой дорог наименьшей суммарной длины таким образом, чтобы по этим дорогам можно было из каждой точки добраться в любую другую. Число точек конечно.

Начать рассказ стоит с истории о том, как на Малом мехмате двум группам учеников – восьмиклассникам и одиннадцатиклассникам дали решать одну и ту же задачу. Четыре деревни расположены в вершинах квадрата со стороной четыре километра. Существует ли система дорог, которая связывала бы все эти деревни между собой и имела бы суммарную длину не превосходящую 11 километров.
Читать полностью »

По разным оценкам сейчас в мире существует от трех до семи тысяч языков. Между языками могут быть очень значительные различия в графематике, фонетике, грамматике, лексике. Но если посмотреть шире, станет ясно, что все языки очень похожи и подвержены описанию при помощи универсальных категорий.

В этой лекции Елена Грунтова раскрывает студентам Малого ШАДа понятие грамматической категории и подробно рассказывает падежах, их природе, типах, а также способах выражения.

Лекция рассчитана на старшеклассников, но выходит за рамки школьной программы, поэтому может быть интересна и взрослым.
Читать полностью »

Все чаще и чаще мы сталкиваемся с необходимостью выявлять внутренние закономерности больших объёмов данных. Например, для распознавания спама необходимо уметь находить закономерности в содержании электронных писем, а для прогнозирования стоимости акций — закономерности в финансовых данных. К сожалению, выявить их «вручную» часто невозможно, и тогда на помощь приходят методы машинного обучения. Они позволяют строить алгоритмы, которые помогают находить новые, ещё не описанные закономерности. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение, где его стоит применять и какие сложности могут при этом возникнуть. Принципы работы нескольких популярных методов машинного обучения будут рассмотрены на реальных примерах.

Лекция предназначена для старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые с ее помощью смогут составить представление об основах машинного обучения.

image

Основная идея машинного обучения заключается в том, что имея обучающуюся программу и примеры данных с закономерностями, мы можем построить некоторую модель закономерности и находить закономерности в новых данных.
Читать полностью »

В этой лекции на примере Яндекса будут рассмотрены базовые компоненты, необходимые для организации интернет-поисковика. Мы поговорим о том, как эти компоненты взаимодействуют и какими особенностями обладают. Вы узнаете также, что такое ранжирование документов и как измеряется качество поиска.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые могут узнать из нее много нового об устройстве поисковых машин.

Первый компонент нашей поисковой машины – это Паук. Он ходит по интернету и пытается выкачать как можно больше информации. Робот обрабатывает документы таким образом, чтобы по ним было проще искать. По простым html-файлам искать не очень удобно. Они очень большие, там много лишнего. Робот отсекает все лишнее и делает так, чтобы по документам было удобно искать. Ну и непосредственно поиск, который получает запросы и выдает ответы.
Читать полностью »

Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. Из этой лекции вы узнаете, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.

Возможность видеть и распознавать объекты – естественная и привычная возможность для человека. Однако для компьютера пока что – это чрезвычайно сложная задача. Сейчас предпринимаются попытки научить компьютер хотя бы толике того, что человек использует каждый день, даже не замечая того.

Наверное, чаще всего обычный человек встречается с компьютерным зрением на кассе в супермаркете. Конечно, речь идет о считывании штрихкодов. Они были разработаны специально именно таким образом, чтобы максимально упростить компьютеру процесс считывания. Но есть и более сложные задачи: считывание номеров автомобилей, анализ медицинских снимков, дефектоскопия на производстве, распознавание лиц и т.д. Активно развивается применение компьютерного зрения для создания систем дополненной реальности.

Читать полностью »

Открылся новый набор в Школу анализа данных ЯндексаНа днях мы открыли новый набор в Школу анализа данных. Чтобы стать её студентом, нужно ответить на вопросы в тесте, сдать экзамены и пройти собеседование. Занятия, как всегда, будут проходить в офисе Яндекса в Москве, а также в Екатеринбурге, Киеве и Минске. В Питере у ШАД есть отделение в Computer Science Center. Если вы живёте в других городах, то можете учиться у нас заочно: общаться с преподавателями по электронной почте и смотреть видеолекции. Обучение в Школе бесплатное.

Аудитории Школы анализа данных Яндекса

В ШАД преподают ведущие российские ученые — и те, кто живет в России, и те, кто работает за рубежом. Например, теорию машинного обучения ведёт Алексей Червоненкис, профессор Лондонского университета и один из создателей отечественной школы анализа данных. Автор курса по анализу данных и научный руководитель ШАД — профессор Rutgers University Илья Мучник, который когда-то был научным руководителем Аркадия Воложа.
Читать полностью »

Доброго времени суток, уважаемые читатели.
Сегодня вам предоставляется возможность прочитать впечатления студента Computer Science Center-а по итогам первого года обучения.

Bio: маленькое отступление

Я студент 3-его курса СПбГУ НИУ ИТМО, учусь на кафедре «Высшей математики». Туда я поступал, так как мне была интересна математика, информатика и все, что с ними связано. Но, как это часто бывает в системе образования в России, я был несколько разочарован в своих ожиданиях: я думал, что поступлю туда, где мне расскажут много теории и научат применять ее на практике для решения конкретных задач. Теорию преподают очень хорошо: преподаватели действительно специалисты в своих областях и отлично владеют не только материалом, но и техникой его преподавания; но есть ряд предметов, которые, как мне кажется, должны были быть «по выбору», но явились обязательным, что несколько снижало общий настрой к обучению. А вот с применением на практике оказался облом: практически никаких интересных проектов, которые бы включали в себе актуальные на практике вопросы, обнаружено не было. И, если честно, до недавнего времени, я не совсем понимал что же я буду делать по выходу из института: быть «чистым» программистом не хотелось, а заниматься математикой я вообще не понимал как.

Поступление

Первый и самый главный вопрос на который нужно ответить, перед тем как начать обучение чему-либо где-либо, это вопрос: «Для чего мне это нужно?».

Читать полностью »

Computer Science Center. Год номер два
Почти год назад мы объявили об открытии Computer Science Center. Сегодня мы начинаем новый набор, и это хороший повод проанализировать наш старт.

Читать полностью »


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