Видео, доклады и краткий отчет для тех, кто не приехал и не успел посмотреть прямую трансляцию.
В офисе Superjob состоялся Data Science Meetup. Послушать доклады пришли около ста аналитиков и разработчиков, включая специалистов из Renault, Тинькофф банк, Эльдорадо, SAP, Вымпелком, Delloite, ВТБ и тд. Около 500 человек смотрели прямую трансляцию.
Специально для тех, кто не успел зарегистрироваться на Superjob Data Science Meetup, мы организуем прямую трансляцию события на Youtube или Facebook.
Начало в 19:00 по московскому времени.
Читать полностью »
Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению!
Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.
Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.
Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.
Superjob приглашает на Data Science Meetup. Встречаемся 2 марта в нашем офисе на Малой Дмитровке.
Темы и спикеры:
Дмитрий Кожокарь, старший разработчик Superjob, расскажет об опыте создания эффективного алгоритма по поиску нечетких дубликатов среди большого количества полуструктурированных текстовых записей. В докладе рассматривается использование функции из семейства locality-sensitive hashing с дополнительными оптимизациями для выявления схожих вакансий и последующего объединения их в кластеры.
Читать полностью »
Вашему вниманию представляется обзор Knime Analytics Platform – open source фреймворка для анализа данных. Данный фреймворк позволяет реализовывать полный цикл анализа данных включающий чтение данных из различных источников, преобразование и фильтрацию, собственно анализ, визуализацию и экспорт.
Скачать KNIME (eclipse-based десктоп приложение) можно отсюда: www.knime.org
Кому может быть интересна эта платформа:
Количество систем аналитики и визуализации данных, необходимых для повседневной работы, давно превысило все разумные пределы. С появлением Firebase их стан пополнился на одну. В данной статье мы расскажем как подружить мобильную платформу от Google с другим, более привычным инструментом аналитики — Google Analytics. Площадкой для экспериментов стал наш новый продукт Tviggo (мобильное приложение + набор мессенджер ботов для международных звонков по GSM — www tviggo. net).
Сегодня мы поговорим об использовании Wargaming API, построим много графиков и проанализируем, от чего же зависит винрейт танков. Сразу хочу отметить, что я не гуру World of Tanks, и если я где-то ошибся, то напишите пожалуйста в комментариях.
Пропущенные значения в данных — обычное в реальных задачах явление. Нужно знать, как эффективно работать с ними, если цель — уменьшить погрешность и построить точную модель. Давайте рассмотрим разные варианты обработки пропущенных значений и их реализацию.
Читать полностью »
Это третья статья из серии про определение смайла по выражению лица.
Глубокое обучение в гараже — Братство данных
Глубокое обучение в гараже — Две сети
Глубокое обучение в гараже — Возвращение смайлов
Фух, ну наконец, детекция лиц работает, можно учить сеть распознавания смайла. Только вот на чем учить? Открытых наборов данных нет. А из того, как долго в предыдущей части я добирался до, собственно, обучения моделей вы уже должны были понять, что в глубоком обучении данные решают все. И их нужно много.
Читать полностью »
Это вторая статья из серии про определение смайла по выражению лица.
Глубокое обучение в гараже — Братство данных
Глубокое обучение в гараже — Две сети
Итак, с классификатором, разобрались, но вы наверняка уже заметили, что заоблачные 99% как-то не очень впечатляюще выглядят во время боевого теста на детекцию. Вот и я заметил. Дополнительно видно, что в последних двух примерах очень мелкий шаг движения окон, так в жизни работать не будет. В настоящем, реальном запуске шаг ожидается больше похожим на картинку для первой сети, а там хорошо видно неприятный факт: как бы хорошо сеть не искала лица, окна будут плохо выровнены к лицам. И уменьшение шага — явно не подходящее решение этой проблемы для продакшена.
Читать полностью »
