Сегодня только ленивый не говорит (пишет, думает) про машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект в целом. Всего лишь в прошлом году ML сравнили с подростковым сексом — все хотят, но никто не занимается. Сегодня все озабочены тем, что ИИ нас оставит без работы. Хотя, судя по последним исследованиям Gartner, можно успокоиться, так как к 2020 году благодаря ИИ появится больше рабочих мест, чем ликвидируется. Так что, дорогой друг, учи ML, и будет тебе счастье.
Рубрика «ml» - 35
Python’ом по машинлернингу
2018-03-19 в 6:51, admin, рубрики: AI, azure, functions, github, machine learning, microsoft, Microsoft Azure, ml, python, vs, vs code, xaker, Блог компании Microsoft, машинное обучение, Питон, Программирование, хакер
Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле)
2018-03-06 в 6:22, admin, рубрики: api, azure, machine learning, microsoft, Microsoft Azure, ml, PowerBI, Блог компании Microsoft, канализация, машинное обучениеСточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод. Подробности под катом!
Программировать хочу, пусть меня научат! Образовательные проекты Avito
2017-12-22 в 11:48, admin, рубрики: android, backend, big data, html, iOS, ml, php, python, web, Блог компании Avito, Карьера в IT-индустрии, обучение, онлайн-курсы, стажировки, Учебный процесс в IT, Хакатоны, чемпионатыПривет! Меня зовут Анна, я руководитель образовательных проектов в Avito. Нам кажется очень важным способствовать тому, чтобы начинающие (и не только) разработчики узнавали о самых крутых технологиях на рынке. Поэтому мы делаем целый пул образовательных онлайн-проектов в партнёрстве с лучшими площадками. Подробно о них рассказываю под катом, там же раскрываю наши планы на будущее.
Анонс Moscow Spark #3
2017-10-31 в 16:01, admin, рубрики: big data, ml, python, scala, spark, Блог компании Rambler&Co, машинное обучение
Всем привет! Мы долго готовились, искали крутых докладчиков и, наконец, анонсируем Moscow Spark #3, который состоится 16 ноября на Мансарде Rambler&Co! Предыдущий митап собрал почти 250 человек, и мы рассчитываем, что сможем собрать не меньше в этот раз. Ключевой темой этого мероприятия станет Spark Streaming, актуальная и очень интересная часть фреймворка Apache Spark.
Читать полностью »
От оптимизаций до Machine Learning: интервью с автором Android High Performance Programming
2017-10-24 в 12:41, admin, рубрики: android, java, kotlin, machine learning, ml, mobile, mobius2017, performance, TensorFlow, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение
Почти год назад вышла книга Android High Performance Programming. Книжка классная – но требующая комментариев. Скоро автор прилетит в Россию на конференцию Mobius 2017 Moscow, и с ним можно будет пообщаться вживую. Чтобы скоротать ожидание, давайте пообщаемся с Энрике в формате хабро-интервью.
Java или Kotlin? Как писать быстрый код? Можно ли в мобильном приложении использовать Tensorflow и другое машинное обучение? Срочно жмите кнопку «читать дальше»! ⇩
Итак, в гостях у нас
Enrique López Mañas (Энрике Лопес Маньяс) — независимый IT-консультант и разработчик, обладатель звания Android Google Developer Expert. Занимается мобильными технологиями и программированием более 10 лет, входит в десятку самых активных в Германии участников сообщества Java Open Source. Последнее время «заболел» Big Data и ML-технологиями, о чем мы с ним тоже сейчас кратко поговорим.
R c H2O на Spark в HDInsight
2017-08-07 в 6:50, admin, рубрики: "вода, azure, big data, h2o, hdinsight, Microsoft Azure, ml, R, spark, вода, высокая производительность, кругом вода", машинное обучение
H2O – библиотека машинного обучения, предназначенная как для локальных вычислений, так и с использованием кластеров, создаваемых непосредственно средствами H2O или же работая на кластере Spark. Интеграция H2O в кластеры Spark, создаваемые в Azure HDInsight, была добавлена недавно и в этой публикации (являющейся дополнением моей прошлой статьи: R и Spark) рассмотрим построение моделей машинного обучения используя H2O на таком кластере и сравним (время, метрика) его с моделями предоставляемых sparklyr, действительно ли H2O киллер-приложение для Spark?
Анонс Moscow Spark #2
2017-07-06 в 11:34, admin, рубрики: big data, ml, python, scala, spark, Блог компании Rambler&Co, машинное обучение
Как мы и обещали, наше мероприятие становится регулярным – 27 июля состоится Moscow Spark #2! Moscow Spark #1, организованный группой компаний Rambler&Co, собрал больше 200 участников, и мы надеемся, что жаркая погода, которая когда-нибудь установится в московском регионе, не помешает нам собрать столько же (и даже больше) участников в этот раз. Тем более, что мы нашли новых, интересных докладчиков.
Читать полностью »
Соревнование mlbootcamp от mail.ru. Кратко о рецепте второго места
2017-03-24 в 22:11, admin, рубрики: machine learning, mail boot camp, ml, mlbootcamp, python, машинное обучение, метки: mail boot camp, mlbootcampДобрый день, читатель! Данная статья расскажет о пути получения второго места на соревновании MLBootCamp III. Для тех, кто не в курсе — это соревнование по машинному обучению и анализу данных от Mail.Ru Group, проходило с 15 февраля по 15 марта.
В статье будет коротко про историю построения решения, немного советов про то, на чем набил шишек и благодарности.
Итак, поехали.
Читать полностью »
Cognitive Services & LUIS: Введение в распознавание естественного языка
2017-02-10 в 8:27, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, data mining, LUIS, machine learning, microsoft, microsoft cognitive services, ml, Алгоритмы, Блог компании Microsoft, искусственный интеллект, когнитивные сервисы, машинное обучениеВ этой статье мы поговорим о понимании языка (о лингвистических вычислениях, таких как назначение меток, синтаксический анализ и так далее) и обратим особое внимание на два API: Linguistic Analysis API и интеллектуальную службу распознавания речи (LUIS). Если вы любите английский язык так же как русский и увлекаетесь обучением искусственного интеллекта, добро пожаловать под кат.
Глубокое обучение с подкреплением виртуального менеджера в игре против неэффективности
2017-01-17 в 13:59, admin, рубрики: AI, data mining, ml, phobos, python, искусственный интеллект, машинное обучение
Об успехах Google Deepmind сейчас знают и говорят. Алгоритмы DQN (Deep Q-Network) побеждают Человека с неплохим отрывом всё в большее количество игр. Достижения последних лет впечатляют: буквально за десятки минут обучения алгоритмы учатся и выигрывать человека в понг и другие игры Atari. Недавно вышли в третье измерение — побеждают человека в DOOM в реальном времени, а также учатся управлять машинами и вертолетами.
DQN использовался для обучения AlphaGo проигрыванием тысяч партий в одиночку. Когда это ещё не было модным, в 2015 году, предчувствуя развитие данного тренда, руководство Phobos в лице Алексея Спасского, заказало отделу Research & Development провести исследование. Необходимо было рассмотреть существующие технологий машинного обучения на предмет возможности использования их для автоматизации победы в играх управленческих. Таким образом, в данной статье пойдёт речь о проектирование самообучающегося алгоритма в игре виртуального управленца против живого коллектива за повышение производительности.