Наша аналитическая платформа работает в WalMart, Bank of America, Bank of China, Сбербанке, МТС. SAS как предмет преподают в МГУ, ВШЭ, МИФИ, МГТУ им. Баумана, МЭИ, МИИТ и других ВУЗах. А под катом — наша краткая история-знакомство, с которой мы хотим открыть наш блог на Хабре.
Читать полностью »
27 ноября на Физтехе состоится очередная встреча из цикла семинаров по искусственному интеллекту «Машинное обучение для поиска темной материи в экспериментах ЦЕРН». Андрей Устюжанин, руководитель ЛАборатории Методов анализа Больших ДАнных (LAMBDA) ВШЭ, доцент кафедры информатики МФТИ и руководитель совместных проектов Школы анализа данных Яндекса и ЦЕРНа расскажет, как LAMBDA работает над применением методов машинного обучения и анализа данных для решения задач физики частиц и астрофизики.
Семинар начнется в 18:30 в аудитории 107 Биокорпуса МФТИ. Для очного участия необходимо предварительно зарегистрироваться. Лекция также будет транслироваться онлайн на официальной странице Физтеха Вконтакте.
Читать полностью »
Подходит к концу наш первый конкурс по машинному обучению и анализу данных — Multimodal Emotion Challenge Recognition (MERC-2017) на площадке Datacombats. В этом посте мы хотели бы представить небольшой анализ аудитории, своеобразный коллективный «портрет».
Привет! На этой неделе я в Берлине на конференции NetApp Insight и подготовил для вас репортаж о том, что успел увидеть и пощупать.
NetApp Insight традиционно проходит в Европе в середине ноября. Это большая конференция, на которой компания NetApp представляет свое видение технологий работы с данными и анонсирует обновления линеек продуктов. Каждый день проходят сотни (!) технологических сессий с детальной информацией из первых рук. Можно сравнить эту конференцию с VMWorld, а из проходящих в России – с Highload++.
В конференции принимают участие тысячи людей – покупатели, партнеры, сотрудники NetApp из разных стран. В этом году здесь представлено 80 стран.
Читать полностью »
У социальной сети Одноклассники, как и у других интернет-ресурсов, где пользователи могут загружать любой контент, существует задача фильтровать изображения, нарушающие законы Российской Федерации и лицензионное соглашение самой площадки. Таким контентом в соцсети считается порнография в открытом доступе, а также сцены насилия, жестокости и прочие ужасные картинки.
Ежедневно в социальную сеть загружается более 20 миллионов картинок. Для того чтобы их проверить, наши инструменты на основе нейронных сетей автоматически фильтруют картинки определенных категорий. Однако часть контента мы пропускаем через ручную разметку, так как не всегда нейронная модель однозначно может определить, есть запрещенный контент на картинке или нет. Наш любимый пример пограничного контента — диван из разряда «показалось».
Как построить систему аналитики для проектов с миллионами пользователей?
Задумывались ли вы, что перед биологами, помимо всего прочего стоит ряд важных задач? Им необходимо анализировать огромные объёмы информации для отслеживания динамики популяции, выявления редких видов и оценки воздействия. Под катом мы хотим рассказать вам о проекте по идентификации красноногих моевок на фотографиях, сделанных с помощью камер слежения. Вы узнаете подробности о разметке данных, обучении модели на платформе Azure Machine Learning Workbench с использованием Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) и Tensorflow, а также развертывание веб-службы прогнозирования.
Является продолжением предыдущих публикаций. Не секрет, что при упоминании R в числе используемых инструментов вторым по популярности является вопрос о возможности его применения в «промышленной разработке». Пальму первенства в России неизменно держит вопрос «А что такое R?»
Попробуем разобраться в аспектах и возможности применения R в «промышленной» разработке.
Как бы вы сделали рекомендательную систему? У многих в голове сразу появилась картина как они импортят и стакают XGBoost CatBoost. Изначально у нас в голове появилась та же картина, но мы решили на волне хайпа сделать это на нейронных сетях, благо времени было много. Опыт их создания, тестирование, результаты и наши мысли описаны далее.
Наше интервью с заместителем генерального директора «АльфаСтрахование» Татьяной Пучковой об особенностях страхового бизнеса, анализе больших данных, телематике, оценке риска, ЗОЖ и первом страховом акселераторе Insurtech Lab’2017.
