Рубрика «machine learning»

image Всем привет! Это уже двадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

Присылайте свои интересные события из мира Python. Вместе мы сделаем Python еще лучше:)

С предыдущим digest можно ознакомиться здесь

Читать полностью »

image

Проблема предсказания оттока клиентов — одна из самых распространенных в практике Data Science (так теперь называется применение статистики и машинного обучения к бизнес-задачам, уже все знают?). Проблема достаточно универсальна: она актуальна для многих отраслей — телеком, банки, игры, стриминг-сервисы, ритейл и пр. Необходимость ее решения довольно легко обосновать с экономической точки зрения: есть куча статей в бизнес-журналах о том, что привлечь нового клиента в N раз дороже, чем удержать старого. И ее базовая постановка проста для понимания так, что на ее примере часто объясняют основы машинного обучения.

Для нас в Plarium-South, как и для любой игровой компании, эта проблема также актуальна. Мы прошли длинный путь через разные постановки и модели и пришли к достаточно оригинальному, на наш взгляд, решению. Все ли так просто, как кажется, как правильно определить отток и зачем тут нейросеть, расскажем под катом.Читать полностью »

Недавно OpenDataScience и Mail.Ru Group провели открытый курс машинного обучения. В прошлом анонсе много сказано о курсе. В этой статье мы поделимся материалами курса, а также объявим новый запуск.

Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению и новый запуск - 1

Кому не терпится: новый запуск курса — 5 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_open.

Читать полностью »

Всем доброго!

Что ж, как и обещали, делимся с вами очередным материалом, который мы изучали в рамках подготовки нашего курса по PHP. Надеемся, что он окажется для вас и интересным, и полезным.

Вступление

В последнее время кажется, что все и каждый говорят о машинном обучении. Ваши ленты в социальных сетях забиты сообщениями об ML, Python, TensorFlow, Spark, Scala, Go и т. д .; и если у нас с вами есть что-то общее, то вы можете поинтересоваться, а что насчет PHP?

Да, как насчет машинного обучения и PHP? К счастью, кто-то был достаточно сумасшедшим, чтобы не только задать этот вопрос, но и разработать универсальную библиотеку машинного обучения, которую мы можем использовать в нашем следующем проекте. В этом посте мы рассмотрим PHP-ML — библиотеку для машинного обучения на PHP — и мы напишем класс анализа тональности, который мы сможем позже использовать для нашего собственного чата или твит-бота. Основными задачами этого поста являются:

  • Изучение общих понятия, касающиеся машинного обучения и анализа тональности текста
  • Обзор возможностей и недостатков PHP-ML
  • Определение задачи, которую мы будем решать.
  • Доказательство того, что попытка машинного обучения на PHP не является абсолютно безумной целью (опционально)

Как анализировать тональность твитов с помощью машинного обучения на PHP - 1
Читать полностью »

Распознавание лиц. Создаем и примеряем маски - 1

Пока сообщество iOS-разработчиков спорит, как писать проекты, пока пытается решить, использовать ли MVVM или VIPER, пока пытается подSOLIDить проект или добавить туда реактивную турбину, я попытаюсь оторваться от этого и рассмотреть, как работает под капотом еще одна технология с графика Hype-Driven-Development.

В 2017 году на вершине графика хайпа — машинное обучение. И понятно почему:

  • Появилось больше открытых наборов данных.
  • Появились соответствующее аппаратные средства. В том числе облачные решения.
  • Технологии из этой области стали применяться в production-проектах.

Машинное обучение — широкая тема, остановлюсь на распознавании лиц и попытаюсь разобраться, какие технологии были до рождества христова CoreML, и что появилось после релиза фреймворка Apple.

Читать полностью »

Рубрика «Читаем статьи за вас». Октябрь — Ноябрь 2017 - 1

Привет! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!

Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

Статьи на сегодня:

Читать полностью »

Победители и финалисты конкурса MERC-2017 от Neurodata Lab на площадке Datacombats — это не просто обезличенные строки лидерборда. Это молодые специалисты, с разными профессиональными и исследовательскими интересами, бэкграундом и компетенциями. В качестве завершающего штриха в истории нашего самого первого конкурса мы решили взять у них интервью. Надеемся, что для читателей блога этот материал станет источником для размышлений, каким он явился и для нас как организаторов конкурса.
image
Читать полностью »

image Всем привет! Это уже девятнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

Присылайте свои интересные события из мира Python. Вместе мы сделаем Python еще лучше:)

Итак, поехали!

Читать полностью »

Подошел к концу и объявляется закрытым первый конкурс по машинному обучению MERC-2017 от Neurodata Lab, проведенный на собственной площадке Datacombats (вскоре мы представим обновленную, полноценную версию платформы). Время подвести некоторые итоги и прокомментировать результаты. С визуализацией статистики вы можете ознакомиться в предыдущем посте нашего блога.
image
Читать полностью »

— Eh bien, mon prince. Gênes et Lucques ne sont plus que des apanages, des поместья, de la famille Buonaparte. Non, je vous préviens que si vous ne me dites pas que nous avons la guerre, si vous vous permettez encore de pallier toutes les infamies, toutes les atrocités de cet Antichrist (ma parole, j'y crois) — je ne vous connais plus, vous n'êtes plus mon ami, vous n'êtes plus мой верный раб, comme vous dites 1. Ну, здравствуйте, здравствуйте. Je vois que je vous fais peur 2, садитесь и рассказывайте.

ТОМ ПЕРВЫЙ

ЧАСТЬ ПЕРВАЯ. Анна Каренина

Недавно на хабре наткнулся на эту статью https://habrahabr.ru/post/342738/. И захотелось написать про word embeddings, python, gensim и word2vec. В этой части я постараюсь рассказать о обучении базовой модели w2v.

Итак, приступаем.

  • Качаем anaconda. Устанавливаем.
  • Еще нам пригодится C/C++ tools от visual studio.
  • Теперь устанавливаем gensim. Именно для него нам и нужен c++.
  • Устанавливаем nltk.
  • При установке не забудьте качать библиотеки для Anaconda, а не для стандартного интерпретатора. Иначе все кончится крахом.
  • Качаем Анну Каренину в TXT.
  • Советую открыть файл и вырезать оттуда рекламу и заголовки. Потом сохранить в формате utf-8.
  • Можно приступать к работе.

Читать полностью »