Рубрика «machine learning» - 31

Анализ результатов 2018 Kaggle ML & DS Survey - 1

Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.

В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.
Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый доступ, и было организовано соревнование на лучшее исследование этих данных. Я тоже принимал участие и пусть денежный приз не получил, но мой кернел занял шестое место по количеству голосов. Я хотел бы поделиться результатами моего анализа.

Данных довольно много и их можно рассматривать с разных сторон. Меня заинтересовали различия между людьми из разных стран, поэтому большая часть исследования будет сравнивать людей из России (поскольку мы тут живём), Америки (как самая продвинутая страна в плане DS), Индии (как бедная страна с большим количеством DS) и других стран.

Большая часть графиков и анализа взята из моего кернела (желающие могут там увидеть код на Python) но есть и новые идеи.

Читать полностью »

Mixture Density Networks - 1

Всем привет!

Давайте поговорим о, как вы уже наверное смогли догадаться, нейронных сетях и машинном обучении. Из названия понятно, что будет рассказано о Mixture Density Networks, далее просто MDN, переводить название не хочу и оставлю как есть. Да, да, да… будет немного скучной математики и теории вероятности, но без неё, к сожалению, или к счастью, тут уж сами решайте, трудно представить мир машинного обучения. Но спешу вас успокоить, ее будет относительно мало и она будет не сильно сложная. Да и вообще ее можно будет пропустить, а просто посмотреть на небольшое количество кода на Python и PyTorch, все верно, сеть мы будем писать с помощью PyTorch, а так же на различные графики с результатами. Но самое главное то, что будет возможность немного разобраться и понять что же такое MD сети.

Что ж начнем!
Читать полностью »

image

Здравствуйте, Читатели!

Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.

Читать полностью »

Приглашаем 22 декабря на Data Ёлку - 1

Приглашаем 22 декабря присоединиться к команде Data Science-специалистов и вместе подвести итоги года. На встрече мы вместе подытожим, что нового было в разных областях Data Science в 2018-м, обсудим последние новости с NIPS/NeurIPS, ответим на самые актуальные вопросы от участников сообщества, а главное — наградим тех, чей вклад в сообщество ODS стал значимым за последний год.
Читать полностью »

image

Каждый день полтора миллиона людей ищут на Ozon самые разные товары, и к каждому из них сервис должен подбирать похожие (если пылесос все-таки нужен помощней) или сопутствующие (если к поющему динозавру нужны батарейки). Когда видов товаров тоже много, решить задачу помогает модель Word2Vec. Разбираемся, как она работает и как создавать векторные представления для произвольных объектов.

Читать полностью »

Привет!

17 декабря (понедельник) мы устраиваем TECHDAY MAKE IT REAL – специально для тех, кто предпочитает красивым речам об инновациях их внедрение.

Techday Make IT Real — 17 декабря, Москва - 1

— На любой конференции вы можете услышать про миллион чужих фантазий о применении современных технологий. Вам расскажут о том, как они создали воздушные замки, о том, как они убивают в них гоблинов и троллей. Все это прекрасно, но это — сказки. Мы же попробуем вам рассказать о том, как это выглядит в действительности.

Кирилл Ермаков

Формально techday будет разделен на две части: основную программу и активности на тематических площадках.

Список спикеров, программа и ссылка на регистрацию — под катом. Участие бесплатное.
Читать полностью »

image

Прошлого декабря прошла волна новостей о невероятной силы нового шахматного движка использующего искусственный интеллект AlphaZero компнании DeepMind. Сегодня они выпустили потрясающие результаты обновленной версии этого движка.

Результаты снова не оставляют никаких сомнений в том, что AlphaZero является одним из сильнейших шахматных движков в мире.

Обновленный AlphaZero разгромил Stockfish 8 в новом матче с 1000 партий с результатом: 155 побед, 6 поражений, 839 ничьих.
Читать полностью »

image

Когда-то Стив Джобс и Стив Возняк закрылись в гараже и выкатили первый Mac. Было бы классно, если всегда можно было закрыть программистов в гараже и получить MVP с большим потенциалом. Однако, если добавить к программистам пару людей, готовых оценивать пользовательский опыт и искать что-то инновационное, то шансы на успех растут.

У нашей команды из 5 человек появилась определённая идея, ради которой мы решили слегка захватить мир похакатонить.

Читать полностью »

Граали соревнования Telecom Data Cup. Самое жаркое впереди - 1

В начале ноября стартовал чемпионат по машинному обучению и анализу данных под кодовым названием Telecom Data Cup, организаторами которого являются Mail.Ru Group и МегаФон.

Соревнование запущено на уже известной платформе ML Boot Camp. На ней стараемся проводить большинство своих контестов по анализу данных. Это соревнование уже второе по счету в этом году и седьмое за всё время существования проекта. Предыдущие чемпионаты открыты в режиме песочницы, что позволяет вам в любое время дня и ночи тренироваться в решении прошлых заданий.

На текущее соревнование зарегистрировалось свыше 2500 пользователей, 1700 человек скачали датасет, загружено 7800 различных решений, а сообщество в чате перешагнуло отметку в 1600 участников. Завершится соревнование 16 декабря, поэтому пора уже вступать в бойцовский клуб, если вы еще не в нем. Приветствуем и помогаем всем. Кофе или что-то свое собственное и бодрящее вам в помощь :)

Граали соревнования Telecom Data Cup. Самое жаркое впереди - 2

В футере статьи вы найдете полезные ссылки и материалы по этому и предыдущим соревнованиям. Главное, что уже сейчас вы погрузитесь в мир задачи Telecom Data Cup, что позволит вам быстро втянуться в процесс и получить удовольствие от настоящих исследований.
Читать полностью »

image

В интернет магазине Ozon есть примерно всё: холодильники, детское питание, ноутбуки за 100 тысяч и т.д. Значит, все это есть и на складах компании — и чем дольше товары там лежат, тем дороже обходятся компании. Чтобы выяснить, сколько и чего людям захочется заказать, а Ozon нужно будет закупить, мы использовали machine learning.
Читать полностью »


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