Рубрика «dataScience»

Как в 180 000 раз ускорить анализ данных с помощью Rust - 1


В этой статье я опишу одно из последних своих дерзновений в сфере оптимизации производительности с помощью Rust. Надеюсь, что в ней вы откроете для себя какие-то новые приёмы для написания быстрого кода на Rust. Читать полностью »

Третья жизнь пет-проекта по распознаванию рукописных цифр - 1

В этом блогпосте я поделюсь историей о том, как я обновлял свой старенький пет-проект по распознаванию цифр, как делал разметку для него, и почему модель предсказывает 12 классов, хотя цифр всего 10.


Вступление

Читать полностью »

Распространение сферического коня в вакууме по территории РФ - 1

Привет от ODS. Мы откликнулись на идею tutu.ru поработать с их датасетом пассажиропотока РФ. И если в посте Milfgard огромная таблица выводов и научпоп, то мы хотим рассказать что под капотом.

Что, опять очередной пост про COVID-19? Да, но нет. Нам это было интересно именно с точки зрения математических методов и работы с интересным набором данных. Прежде, чем вы увидите под катом красивые картинки и графики, я обязан сказать несколько вещей:

  • любое моделирование — это очень сложный процесс, внутри которого невероятное количество ЕСЛИ и ПРЕДПОЛОЖИМ. Мы о них расскажем.
  • те, кто работал над этой статьей — не эпидемиологи или вирусологи. Мы просто группа любителей теории графов, практикующих методы моделирования сложных систем. Забавно, но именно в биоинформатике сейчас происходит наиболее существенный прогресс этой узкой области математики. Поэтому мы пониманием язык биологов, хоть и не умеем правильно обосновывать эпидемиологические модели и делать медицинские заключения.
  • наша симуляция всего лишь распространение сферического коня в вакууме по территории РФ. Не стоит относиться к этому серьезно, но стоит задуматься об общей картине. Она определенно интересная.
  • эта статья не существовала бы без датасета tutu.ru, за что им огромное спасибо.
  • мы хотим пригласить других заинтересованных исследователей в ODS.ai и под инициативой ML for Social Good (канал #ml4sg в ODS) вместе улучшать эту модель, чтобы получить опыт и возможность применять ее в будущем. Все интересные задачи, которые мы еще не решили, будут помечены в статье как TODO.

Под катом — результаты нашего марш-броска на датасет.

Читать полностью »

Бытует мнение, что стать датасайентистом можно только имея соответствующее высшее образование, а лучше ученую степень.

Однако мир меняется, технологии становятся доступны и для простых смертных. Возможно, я кого-то удивлю, но сегодня любой бизнес-аналитик в состоянии освоить технологии машинного обучения и добиться результатов, конкурирующих с профессиональными математиками, и, возможно, даже лучших.

Дабы не быть голословным, я расскажу вам свою историю — как из экономиста я стал дата-аналитиком, получив необходимые знания через онлайн-курсы и участвуя в соревнованиях по машинному обучению.

Как стать датасайнтистом, если тебе за 40 и ты не программист - 1

Сейчас я ведущий аналитик в группе больших данных в QIWI, но еще три года назад я был довольно далек от датасайнс и об искусственном интеллекте слышал только из новостей. Но потом все изменилось, во многом благодаря Coursera и Kaggle.

Итак, обо всем по порядку.
Читать полностью »

Исследование датасета с IMDB - 1

Проблематика

Фильмы — это круто, фильмы вдохновляют нас, наполняют уверенностью, в общем дают нам многое. И поэтому в этой статье я бы хотел рассказать вам об исследовании тенденций современного кинематографа с помощью инструментов анализа данных, который уже был презентован в финале Science Slam ITMO University 2.0. Полный выпуск доступен здесь.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js