Какое-то время назад мы нашли свои старые материалы, по которым обучали первые потоки на наших курсах машинного обучения в Школе Данных и сравнили их с теперешними. Мы удивились, сколько всего мы добавили и поменяли за 5 лет обучения. Осознав, почему мы это сделали и как, на самом деле, поменялся подход к решению задач Data Science, мы решили написать вот эту публикацию.Читать полностью »
В феврале-марте 2019 года проходил конкурс по ранжированию ленты социальной сети SNA Hackathon 2019, в котором наша команда заняла первое место. В статье я расскажу про организацию конкурса, методах, которые мы попробовали, и настройках catboost для обучения на больших данных.
В последнее время все чаще обсуждается применение AI в медицине. И, конечно, область медицины, которая прямо напрашивается для такого применения это областей диагностики.
Кажется, и раньше можно было применять экспертные системы и алгоритмы классификации к задачам постановки диагноза. Однако, есть одна область AI, которая добилась наибольших успехов в последние годы, а именно область распознавания изображений и сверточные нейронные сети. На некоторых тестах алгоритмы AI в распознавании картинок превзошли человека. Вот два примера: Large Scale Visual Recognition Challenge и German Traffic Sign Recognition Benchmark.
Соответственно, возникла идея применить AI к области распознавания изображений там, где и врачи занимаются распознаванием изображений, а именно к анализу снимков и, для начала, рентгеновских снимков.Читать полностью »
Предыдущая статья на тему замены человека роботом получила большое количество комментариев. Получается, тема живая не только в наших головах.
Поскольку мы сами вносим вклад в роботизацию как в контексте обучения в нашей Школе, так и в контексте проектов, которые мы делаем, то невольно нам приходится задумываться на предмет того, куда в пределе этот процесс может вести и как избежать сопутствующих ему угроз.
В этой публикации мы решили отчасти ответить на комментарии из предыдущей статьи, отчасти немного дальше развить тему. Если кто-то не читал изначальную публикацию — предлагаем это сделать, а также комментарии к ней.
Итак, давайте временно не будем спорить о том, случится так, что роботы смогут заменить человека или нет. Не случится — ок. Но, вот если случится, то дальнейшее нам видится так:Читать полностью »
В этой предновогодней публикации мы решили немного порассуждать о будущем в мире роботов и о роли человека в нем.
Предсказывать будущее в наши дни стало абсолютным must have среди экспертов. Когда технологии меняют мир настолько стремительно, очень хочется заглянуть хотя бы на несколько лет вперед. Цели разные. Потребителям — пофантазировать, восхититься и/или ужаснуться, бизнесам — скорректировать планы, политикам — продумать меры по сохранению спокойствия в социуме на случай «большого технологического шухера».Читать полностью »
Что мешает успешно совместить математику и бизнес?
Этот текст — первая из серии статей о том, как корректно встроить инструменты big data с выгодой для бизнеса.
Маленький спойлер: все получится, если помнить о самом бизнесе.
Еще 5 лет назад крупные компании хотели внедрить у себя новомодную “бигдату”. Но настоящих экспериментаторов было мало. Исключениями стали те, кто точно обладал массой данных: телеком, банковский сектор, интернет-компании. А в 2018 году за экспертизой в больших данных бизнесы приходят сами, причем из самых неожиданных отраслей: металлургия, страхование, авиаиндустрия.Читать полностью »
Около года назад я заприметил интереснейшую и увлекательную серию лекций Эдди Мартина, который потрясающе доходчиво, благодаря своей истории и примерам из реальной жизни, а также колоссальному опыту в обучении, позволяет приобрести понимание довольно сложных технологий.
Мы продолжаем цикл из 27 статей на основе его лекций:
Тренинг FastTrack. «Сетевые основы». «Понимание архитектуры Cisco». Эдди Мартин. Декабрь, 2012
Тренинг FastTrack. «Сетевые основы». «Свитчи от Cisco». Эдди Мартин. Декабрь, 2012
Тренинг FastTrack. «Сетевые основы». «Основы маршрутизации». Эдди Мартин. Декабрь, 2012
Тренинг FastTrack. «Сетевые основы». «Ценность роутеров Cisco». Эдди Мартин. Декабрь, 2012
Тренинг FastTrack. «Сетевые основы». «Основы дата-центров». Часть 1. Эдди Мартин. Декабрь, 2012
И вот пятнадцатая из них.
Читать полностью »
потому что во многой мудрости много печали;
и кто умножает познания, умножает скорбь.
- Екклесиаст 1:18
Данная статья не может служить поводом для выражения нетолерантности или дискриминации по какому-либо признаку.
В первой части статьи я только лишь обозначил проблему, которая звучала следующим образом: вероятность быть одинокой/одиноким зависит от имени человека. Более корректно было бы использовать слово корреляция, однако я все же позволю себе некоторую лингвистическую вольность еще раз в этом вопросе и буду надеятся на то, что все понимают это утверждение правильно. Тем не менее, я хотел бы поблагодарить всех за комментарии к моей предыдущей статье.
В одном из комментариев я говорил о том, что вполне возможно, есть некоторый третий фактор, который коррелирует c именем и одиночеством. В качестве иллюстрации я привел пример с яблоками: положим, что одиночество зависит от того, сколько яблок ест девушка, и по какой-то причине девушки с именем Катя едят больше яблок, чем с имеем Маша. Понятно, что для каждой конкретной Маши или Кати это не значит ровным счетом ничего, но в среднем выходит, что одни одиноки более, чем другие, из-за того, что едят яблоки в разном количестве.
На самом деле проблема сводится к другой ровно такой же: почему люди с одним именем едят яблок больше, чем другие? Однако объяснение этой корреляции может оказаться более простым.
Что значит имя? Роза пахнет розой,
Хоть розой назови ее, хоть нет.
- Шекспир "Ромео и Джульетта" (пер. Пастернака)
Данная статья не может служить поводом для выражения нетолерантности или дискриминации по какому-либо признаку.
В этой статье я расскажу о том, что несмотря на то, каким бы странным это не казалось для образованного человека, вероятность быть одинокой/одиноким зависит от имени человека. То есть, по сути, мы поговорим про любовь и отношения.
Это примерно все равно, что сказать: вероятность быть сбитым машиной, если тебя зовут Сережа, выше, чем если бы тебя звали Костя! Звучит довольно дико, не правда ли? Ну, как минимум, ненаучно. Однако социальные сети сделали возможным сравнительно просто проверить приведенное выше утверждение.
Подробно мы рассмотрим только девушек, а про мужчин поговорим в самом конце. Более того, я не ставлю своей целью установить причину происходящего или даже выдвинуть какую-то сколько угодно серьезную гипотезу, а хочу лишь рассказать о своих наблюдениях и фактах, которые можно измерить.
Привет! Надеемся, этим летом не смотря на плохую погоду Вам удалось отдохнуть. Близится осень — самое время поучиться. С учетом предыдущих курсов — мы сильно обновили нашу программу — добавили множество практических занятий, больше говорим про практические кейсы. В этом посте хотелось бы подробно рассказать про все нововведения. Для тех, у кого мало времени:
