Вот и завершился пятый, последний день KDD. Удалось услышать несколько интересных докладов от Facebook и Google AI, помайнить футбольные тактики и погенерировать немного химикатов. Об этом и не только — под катом. До встречи через год в Анкоридже, столице Аляски!
Читать полностью »
Здравствуйте, коллеги.
Мы только что отдали в перевод интересную книгу Брендана Бёрнса, рассказывающую о паттернах проектирования для распределенных систем
Кроме того, у нас уже полным ходом идет перевод книги "Mastering Kubernetes" (2-е издание) и готовится к выходу в сентябре авторская книга о Docker, о которой обязательно будет отдельный пост.
Полагаем, что следующая остановка на этом пути — книга о Prometheus, поэтому сегодня предлагаем вашему вниманию перевод небольшой статьи Бьёрна Венцеля о тесном взаимодействии Prometheus и Kubernetes. Не забудьте пожалуйста поучаствовать в опросе.
Читать полностью »
Каждый день пользователи совершают миллионы действий в интернете. Проекту FACETz DMP необходимо структурировать эти данные и проводить сегментацию для выявления предпочтений пользователей. В материале мы расскажем о том, как команда сегментировала аудиторию в 600 миллионов человек, обрабатывала 5 миллиардов событий ежедневно и работала со статистикой, используя Kafka и HBase.
В основе материала — расшифровка доклада Артема Маринова, специалиста по большим данным в компании Directual, c конференции SmartData 2017.
Читать полностью »
Второй день основной программы KDD. Под катом снова много интересного: от машинного обучения в Pinterest до разных способов прокопаться к водопроводным трубам. В том числе было выступление нобелевского лауреата по экономике — рассказ о том, как NASA работает с телеметрией, и много графовых эмбедингов :)
Читать полностью »
1 сентября Mail.Ru Group и сообщество Open Data Science проведут крупнейший митап Moscow Data Science Major. Событие состоит из пяти тематических блоков докладов, одной ML-тренировки и целого зала для нетворкинга и знакомств.
Знакомьтесь с программой и регистрируйтесь! Вход на событие бесплатный, по одобренной регистрации.
Читать полностью »
Сегодня, наконец, началась основная программа конференции. Acceptance rate в этом году составила всего 8 %, т.е. выступать должны лучшие из лучших из лучших. Явно разделены прикладные и исследовательские потоки, плюс идет несколько отдельных сопутствующих мероприятий. Прикладные потоки выглядят более интересно, там доклады, в основном, от мэйджоров (Google, Amazon, Alibaba и т.д.). Расскажу о тех выступлениях, на которых удалось побывать.
Читать полностью »
«Подготовленный человек тоже наступает на грабли.
Но с другой стороны — там, где ручка.»
Elasticsearch — прекрасный инструмент, но каждый инструмент требует не только настройки и ухода, но и внимания к мелочам. Некоторые — незначительны и лежат на поверхности, а другие спрятаны так глубоко, что на поиск уйдет не один день, не один десяток кружек кофе и не один километр нервов. В этой статье расскажу про девять замечательных граблей в настройке эластика, на которые я наступил.
Читать полностью »
Сегодня на KDD 2018 день семинаров — вместе с большой конференцией, которая начнется завтра, несколько групп собрали слушателей по некоторым специфичным темам. Побывал на двух таких тусовках.
Читать полностью »
Python — один из наиболее популярных языков программирования. Причина — в его универсальности, ведь это мультитул с возможностью «заточки» под самые разные нужды. Сегодня мы публикуем подборку с описанием 10 полезных для data-scientist и специалиста по ИИ инструментов.
Машинное обучение, нейросети, Big-data — всё более растущий тренд, а значит, нужно все больше специалистов. Синтаксис Python математически точный, так что его понимают не только программисты, но и все, кто связан с техническими науками, — вот почему такое количество новых инструментов создается именно на этом языке.
Читать полностью »
Я работаю дата-саентистом в компании CleverDATA. Мы занимаемся проектами в области машинного обучения, и один из наиболее частых запросов на разработку основанных на машинном обучении маркетинговых решений — это разработка рекомендательных моделей.
В данной статье я расскажу о рекомендательных системах, постараюсь дать максимально полный обзор существующих подходов и на пальцах объясню принципы работы алгоритмов. Часть материала базируется на неплохом курсе по рекомендательным системам лаборатории MovieLens (которая большинству знакома по одноименному датасету для тестирования рекомендаций), остальное – из личного опыта. Статья состоит из двух частей. В первой описана постановка задачи и дан обзор простых (но популярных) алгоритмов рекомендаций. Во второй статье я расскажу о более продвинутых методах и некоторых практических аспектах реализации.
