Однажды томным вечером, сидя напротив мелькающей ленты tjournal и попивая ромашковый чай, внезапно обнаружил себя за чтением статьи про советскую лампочку, которая освещала чей-то подъезд уже 80 лет. Да, весьма интересно, но все же я предпочитаю статьи про политику достижения ИИ в игре дум, приключения ракет SpaceX и, в конце концов, — с наибольшим кол-вом просмотров. А какие вообще статьи набирают внушительные рейтинги? Посты размером с твит про какую-то политическую акцию или же талмуды с детальным анализом российской киноиндустрии? Ну что же, тогда самое время расчехлять свой Jupyter notebook и выводить формулу идеальной статьи.
User
R в enterprise задачах. Хитрости и трюки
Несмотря на то, что задачи рядового бизнеса очень часто далеки от популярной темы больших данных и машинного обучения и часто связаны с обработкой относительно малых объёмов информации [десятки мегабайт — десятки гигабайт], размазанной в произвольных представлениях по различным видам источников, применение R в качестве основного инструмента позволяет легко и элегантно автоматизировать и ускорить эти задачи.
И, естественно, после проведения анализа необходимо все это презентовать, для чего можно с успехом использовать Shiny. Далее я приведу ряд трюков и подходов, которые могут помочь в этой задачах. Уверен, что любой практикующий аналитик сможет легко добавить свои хитрости, все зависит от решаемого класса задач.
Python: коллекции, часть 2/4: индексирование, срезы, сортировка
Часть 1 | Часть 2 | Часть 3 | Часть 4 |
---|
В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.
Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.
ОГЛАВЛЕНИЕ:
- Индексирование
- Срезы
- Сортировка
Создание интерактивных графиков с R и Highcharts
Для создания красивых графиков в этой статье я воспользуюсь пакетом highcharter Джошуа Кунста, оболочкой для javascript-библиотеки Highcharts и Shiny.
Пожалуйста, учтите, что все продукты в этой библиотеке бесплатны для некоммерческого использования. Для коммерческих проектов и сайтов воспользуйтесь этим.
«Правда, чистая правда и статистика» или «15 распределений вероятности на все случаи жизни»
Структуры данных для самых маленьких
Дисклеймер: в посте много ascii-графики. Не стоит его читать с мобильного устройства — вас разочарует форматирование текста.
Музыкальная теория для гиков
Я ничего не знаю о музыке. Я знаю, что в музыке есть знаковые обозначения, но иногда у них вырастают закорючки. Я знаю, что увеличение октавы удваивает высоту звука. Я знаю, что для того, чтобы написать песню в стиле поп достаточно всего четырех аккордов. Вот, пожалуй, и все.
Все остальные правила для меня выглядят совершенно, ну просто абсолютно произвольно. Почему у нас есть 12 нот, но для их обозначения применяются только 7 букв? Откуда взялись знаки при ключе? Почему ни одну статью по музыке в Википедии просто невозможно понять, не прочитав сперва все остальные?
Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей
Python для математических вычислений. Опыт Марка Андреева
Экосистема языка python стремительно развивается. Это уже не просто язык общего назначения. С его помощью можно успешно разрабатывать веб-приложения, системные утилиты и много другое. В этой заметке мы сконцентрируемся все же на другом приложении, а именно на научных вычислениях. Я хотел бы поделиться своим опытом в данной теме.
Мы попытаемся найти в языке функции, которые обычно требуем от математических пакетов. Рассмотрим сильные и слабые стороны идеи использования python вместо MATLAB, Maple, Mathcad, Mathematica.
Джентельменский набор пакетов R для автоматизации бизнес-задач
Продолжение предыдущих публикаций «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции ИТ систем» и
«Экосистема R как инструмент для автоматизации бизнес-задач».
Настоящая статья является ответом на возникшие вопросы по пакетам R, которые полезны для реализации описанных подходов. Я ее рассматриваю исключительно как справочную информацию, и отправную точку для последующего детального изучения заинтересовавшимися, поскольку за каждым пакетом скрывается огромное пространство со своей философией и идеологией, математикой и путями развития.
Как правило, все пакеты (9109 штук на 07.09.2016) находятся в репозитории CRAN. Те, что по тем или иным причинам, пока не опубликованы в репозиторий, могут быть найдены на GitHub. Итак, кратким списком:
Онлайн курс по ардуино на базе простого стартового набора
Собираем данные с помощью Scrapy
- создать паука, выполняющего GET запросы,
- извлекать данные из HTML документа,
- обрабатывать и экспортировать данные.
Стопроцентная Handmade электроника для начинающих
В статье рассказывается о некоторых этапах ручного изготовления электронных устройств, а особенно подробно о первом этапе: изготовлении печатной платы. Подробные фото процесса помогут разобраться в деталях. А «на десерт», для закрепления теоретического материала, мы соберём простейшее электронное пианино на интегральном таймере NE555.
Стилизация изображений с помощью нейронных сетей: никакой мистики, просто матан
Приветствую тебя, Хабр! Наверняка вы заметили, что тема стилизации фотографий под различные художественные стили активно обсуждается в этих ваших интернетах. Читая все эти популярные статьи, вы можете подумать, что под капотом этих приложений творится магия, и нейронная сеть действительно фантазирует и перерисовывает изображение с нуля. Так уж получилось, что наша команда столкнулась с подобной задачей: в рамках внутрикорпоративного хакатона мы сделали стилизацию видео, т.к. приложение для фоточек уже было. В этом посте мы с вами разберемся, как это сеть "перерисовывает" изображения, и разберем статьи, благодаря которым это стало возможно. Рекомендую ознакомиться с прошлым постом перед прочтением этого материала и вообще с основами сверточных нейронных сетей. Вас ждет немного формул, немного кода (примеры я буду приводить на Theano и Lasagne), а также много картинок. Этот пост построен в хронологическом порядке появления статей и, соответственно, самих идей. Иногда я буду его разбавлять нашим недавним опытом. Вот вам мальчик из ада для привлечения внимания.
Играть на уровне бога: как ИИ научился побеждать человека
В 16 играх машины одолели человека (в 17, если брать в расчет поражение Ли Седоля в го), но в будущем их ждут еще более впечатляющие достижения: решение самых ошеломляющих математических, физиологических и биологических проблем, победа над болезнями и старостью, ликвидация дорожных аварий, триумф в военных конфликтах и многое другое.
Мир изменился прямо на наших глазах, но не все заметили это. Когда и как программы научились играть безошибочно? Всегда ли проигрыш одного человека свидетельствует о поражении всего человечества? Обретет ли искусственный интеллект сознание?
Об авторе. Статья основана на лекции «Искусственный интеллект. История и перспективы», проведенной в московском офисе Mail.Ru Group Сергеем oulenspiegel Марковым. Сергей Марков занимается machine learning в «Сбербанке». В банковской сфере строят предиктивные модели для управления бизнес-процессом на основе достаточно больших обучающих выборок, которые могут включать несколько сотен миллионов кейсов. Среди своих хобби Сергей указывает шахматное программирование, ИИ для игр, минимаксные задачи. Программа SmarThink, созданная Сергеем Марковым, становилась чемпионом России (2004) и СНГ (2005) среди шахматных программ (2004), и сегодня входит в топ-30 сильнейших программ в мире. Также Сергей является основателем некоммерческого научно-просветительского портала 22 век.
Проект за пару дней: большой дисплей из светодиодных лент
Полгода назад мы дополнили наш почти традиционный офисный каток 7,6 тыс. светодиодами, чтобы транслировать изображения и видео прямо на поверхность льда. На гиктаймсе был опубликован пост, в котором рассказывалось о том, что подо льдом скрывается самый настоящий гигантский дисплей разрешением 120х63 «пикселей», на который можно выводить достаточно сложные и яркие изображения.
Часто нам задавали вопрос: можно ли своими руками сделать нечто подобное дома? Можно, почему нет? Про лед был подробный рассказ (вот история о первом катке — захватывающее чтиво в июльскую жару), а вот о способах превращения светодиодов в большой дисплей практически не упоминали. Так как наши мейкеры люди занятые и предпочитают говорить о чем-то новом, а не пережевывать прошлое, публикация этой статьи откладывалась снова и снова. В конечном счете мы решили перевести для вас понятный и наглядный туториал, после которого можно будет взять и повесить дисплей себе на стену.
Нефтяные ряды в R
Питер Линч
С временными рядами мне как-то не доводилось иметь дело на практике. Я, конечно, читал о них и имел некоторое представление в рамках учебного курса о том, как в общих чертах проводится анализ, но хорошо известно, что то, о чем рассказывают в учебниках по статистике и машинному обучению, не всегда отражает реальное положение дел.
Векторное управление для асинхронного электродвигателя «на пальцах»
В предыдущей статье «Векторное управление электродвигателем «на пальцах» рассматривалась векторная система управления для синхронных электродвигателей. Статья получилась большой, поэтому вопрос про асинхронные электродвигатели (induction motors) был вынесен в отдельную публикацию. Данная статья является продолжением предыдущей и опирается на приведенные там объяснения принципов работы электродвигателей. Она расскажет об особенностях работы асинхронного двигателя применительно к векторному управлению, а также покажет отличия в структуре векторной системы управления между синхронной и асинхронной машиной.
Как работает асинхронный электродвигатель? Наиболее популярное объяснение говорит что-то типа «статор создает вращающееся магнитное поле, которое наводит ЭДС в роторе, из-за чего там начинают течь токи, в результате ротор увлекается полем статора и начинает вращаться». Лично я от такого объяснения всю физику процесса понимать не начинаю, поэтому давайте объясню по-другому, «на пальцах».
Векторное управление электродвигателем «на пальцах»
— Держать ток под 90 градусов.
Термин «векторное управление» электродвигателями знаком всем, кто хоть как-то интересовался вопросом, как с помощью микроконтроллера управлять двигателем переменного тока. Однако обычно в любой книге по электроприводу глава про векторное управление находится где-нибудь ближе к концу, состоит из кучи волосатых формул с отсылками ко всем остальным главам книги. Отчего разбираться в этом вопросе совсем не хочется. И даже самые простые объяснения всё равно держат путь через дифференциальные уравнения равновесия, векторные диаграммы и кучу другой математики. Из-за чего появляются примерно вот такие вот попытки как-то закрутить двигатель без использования мат.части. Но на самом деле векторное управление – это очень просто, если понимать принцип его работы «на пальцах». А там уже и с формулами разбираться в случае надобности будет веселее.
Palantir: торговля оружием и распространение пандемии
Palantir — частная американская компания, четвертый по капитализации (после Uber, Xiaomi и Airbnb) стартап в мире (данные на начало 2016 года). Основные заказчики — ЦРУ, военные, ЦКЗ и крупные финансовые организации.
По-моему, как-то так видели пользу информационных технологий «отцы-основатели» Вэнивар Буш («As We May Think»), Дуглас Энгельбарт («The Mother of All Demos») и Джозеф Ликлайдер («Интергалактическая компьютерная сеть» и «Симбиоз человека и компьютера»), о которых я писал немного ранее.
Под катом — два кейса (2010 года).
- Первый — анализ распространения вируса во время национальной пандемии на основе пятнадцати миллионов записей обращений в больницу и трехсот пятидесяти семи тысячах записей о смерти.
- Второй — анализ сотни отчетов из расследования по глобальной сети торговцев оружием.
(За помощь с переводом спасибо Ворсину Алексею)
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity