Прошло достаточно времени с упоминания в предыдущей публикации об использовании RStudio Connect в боевых условиях для того, чтобы поделиться результатами. Краткое резюме — «дайте два!». И подумайте про оптимизацию отдела «аналитиков». Ниже приведены подробности.
В качестве дополнительного чтения рекомендую взглянуть детальную публикацию «Data at GDS (Government Digital Service). Reproducible Analytical Pipeline» в блоге аналитической службы гос.органов UK по аналогичной теме.
Добрый день! В этой статье я хотел бы вкратце рассказать о решении которое принесло мне первое место на конкурсе по машинному обучению ML Boot Camp III от mail.ru.
Читать полностью »
На прошлой неделе прошла встреча кейс-клуба Data Science, на которой специалисты Avito рассказали о том, какие бизнес-задачи сервиса решаются с помощью машинного обучения. В частности поговорили про рекомендации, контекстную рекламу и модерацию. Под катом больше подробностей о встрече и видеозаписи докладов.
Привет!
Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.
Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.
Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.
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.
Цель статьи — познакомить широкую аудиторию с соревнованиями по анализу данных на Kaggle. Я расскажу о своем подходе к участию на примере Outbrain click prediction соревнования, в котором я принимал участие и занял 4ое место из 979 команд, закончив первым из выступающих в одиночку.
Для понимания материала желательны знания о машинном обучении, но не обязательны.
Читать полностью »
Привет всем, кто начал проходить курс! Новые участники, добро пожаловать! Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE.
Напомним, что к курсу еще можно подключиться, дедлайн по 1 домашнему заданию – 6 марта 23:59.
Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!
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 »
Довольно часто enterprise задачи по обработке данных затрагивают данные, сопровождаемые временной меткой. В R такие метки, обычно хранятся как класс POSIXct. Выбор методов работы с таким типом данных по принципу аналогии может привести к большому разочарованию и убеждению о крайней медлительности R. Хотя если взглянуть на эту чуть более пристально, то оказывается, что дело не совсем в R, а в руках и голове.
Ниже затрону пару кейсов, которые встретились в этом месяце и возможные варианты их решения. В ходе решения появляются весьма интересные вопросы. Заодно упомяну инструменты, которые оказываются крайне полезными для решения подобных задачек. Практика показала, что об их существовании знают немногие.
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.
