×Закрыть

Материалы по теме «ML»

RSS

Как выбрать подход к созданию тестового AI-проекта Как выбрать подход к созданию тестового AI-проекта

Sergey Brandis 3148

Сергей Брандис, co-founder AI- стартапа и СТО в компании по разработке hardware-устройств, рассказывает о разных подходах к созданию умных систем. Сегодня благодаря доступным библиотекам, понимая подходы и терминологию, можно сделать тестовый AI-проект самостоятельно и ускорить развитие своего бизнеса. Поэтому материал будет полезен проектным менеджерам, продактам, owner’ам и всем, кого интересует внедрение искусственного интеллекта. 9

Карьера в IT: NLP Engineer и NLP Researcher Карьера в IT: NLP Engineer и NLP Researcher

Валентина Шимкович 5585

В новой статье серии «Карьера в IT» поговорим об одной из специализаций Data Science — Natural Language Processing. NLP Specialist занимается обработкой естественного языка: это могут быть задачи по распознаванию речи, машинному переводу, определению эмоциональной окраски текста и так далее.

Як вдало застосувати AI у своєму проєкті: покрокова інструкція Як вдало застосувати AI у своєму проєкті: покрокова інструкція

Max Lupey 4818

Максим Лупей, що має понад 10 років досвіду в ІТ, на прикладі власного проєкту розповідає, як працювати зі штучним інтелектом. У статті йдеться про етапи створення ML-проєкту, збір даних та аналіз датасету, візуалізацію, вибір бібліотек і технологій, архітектури, кількості ітерацій та алгоритми оптимізації. 9

Senior Research Scientist из Google Research — о PhD в американском университете, проектах в ML и перспективах Украины Senior Research Scientist из Google Research — о PhD в американском университете, проектах в ML и перспективах Украины

Анна Соха 11541

Максим Владимиров окончил университет в Харькове, начал работать программистом в Киеве, но быстро понял, что применение готовых решений — это не то, чем он хочет заниматься. Заинтересовавшись машинным обучением и созданием новых алгоритмов, он поступил в аспирантуру в Америку. Максим поделился с DOU тем, как ему удалось построить карьеру в машинном обучении, попасть в Google Research и пригодился ли ему PhD. 54

Як заради однієї змінної для ML ми використали дані космічного проєкту SRTM Як заради однієї змінної для ML ми використали дані космічного проєкту SRTM

Vasyl Mylko 2876

Василь Милько, співзасновник Curiosio — путівника для мандрівників-ґіків, розповів про робоче завдання із зірочкою. Нещодавно йому знадобилось виділити ознаки для нового модуля машинного навчання, і однією з них стала географічна висота. Висота географічної місцевості — це її вертикальна відстань відносно математичної моделі Землі на рівні моря. Завдання здавалося настільки легким, як написати «Hello, World» невідомою мовою програмування. Але виявилось, що все не так просто. 4

Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку TensorFlow та нейронні мережі в реальному завданні Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку TensorFlow та нейронні мережі в реальному завданні

Андрій Хмельницький 4571

Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У циклі статей він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У цій частині детально розглянемо бібліотеку TensorFlow, нейронні мережі, реалізацію моделі word2vec. 9

Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку scikit-learn в реальному завданні Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку scikit-learn в реальному завданні

Андрій Хмельницький 4509

Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У циклі статей він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У цій частині детально розглянемо бібліотеку scikit-learn.

Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку NLTK в реальному завданні Перші кроки в NLP: розглядаємо Python-бібліотеку NLTK в реальному завданні

Андрій Хмельницький 6947

Андрій Хмельницький працює в оцінці майна, а у вільний час займається машинним навчанням. У цій статті він розповідає, як реалізував власний проєкт зі зручної класифікації земельних ділянок, і робить огляд бібліотек на Python, які використав для цієї мети. У першій частині детально розглянемо бібліотеку NLTK. 14

Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения

Alex Honchar 9921

Александр Гончар, CTO в Neurons Lab LTD, делится идеями, как машинное обучение может помочь в проблемах эконометрики и финансовой математики, а также показывает, в каких случаях оно не справляется с задачей. 23

Данные важнее, чем модели. Как выглядят эффективные процессы в Data Science Данные важнее, чем модели. Как выглядят эффективные процессы в Data Science

Vadym Boikov 11746

Для многих работа дата саентиста выглядит, как черный ящик. Но несмотря на разные задачи, процессы в проектах похожи, равно как и причины возникающих проблем. В этой статье рассмотрим, какие этапы проходит проект, что должен делать дата саентист и как он взаимодействует с другими членами команды. 43

8 правил для ML-проектов на каждый день: как найти и удержать нужный фокус 8 правил для <nobr>ML-проектов</nobr> на каждый день: как найти и удержать нужный фокус

Игорь Кауфман 6423

«В исследованиях легко увязнуть. Одна проблема тянет за собой другую, и в конце концов начинаешь тратить время на задачи, неприоритетные для конечного продукта (привет, рефакторинг!). Поэтому так важно сохранять концентрацию на основных целях продукта и не распыляться», — Игорь Кауфман, имея разнообразный опыт участия в R&D-проектах, составил список того, что нужно и чего не стоит делать, занимаясь ML. 29

ML для мобільного розробника: Google Cloud для тренування ML-моделі ML для мобільного розробника: Google Cloud для тренування <nobr>ML-моделі</nobr>

Alex Ovechko 3314

Якщо ви хочете навчити персептрон, щоб він виконував операцію XOR, можна навчити таку нейромережу навіть на старенькому мобільному. Використовуючи Google Cloud, автор статті демонструє тренування ML-моделі й завантаження її на мобільному пристрої (Core ML, Metal Performance Shaders). 5

Вступ до Machine Learning: чи потрібен вам ML і як правильно поставити йому завдання Вступ до Machine Learning: чи потрібен вам ML і як правильно поставити йому завдання

Володя Штеньович 7470

У цій статті проаналізуємо переваги МН для конкретного завдання, подивимося на МН крізь призму бізнесу й розглянемо типи проблем, до яких його варто «прикручувати», а за яких умов доцільніше навчатися самотужки.

Нейронные сети в помощь SEO-специалистам: как DeepCaptcha автоматически разгадывает капчи Нейронные сети в помощь SEO-специалистам: как DeepCaptcha автоматически разгадывает капчи

Dmitriy Litavskiy 4510

Сервис разработан с помощью технологий машинного обучения. Он упростит и ускорит работу SEO-специалистов, веб-мастеров, маркетинговых агентств и пользователей крупных сервисов по парсингу поисковых систем. 27

Как мы создавали новостные заголовки на русском языке с помощью Deep Learning Как мы создавали новостные заголовки на русском языке с помощью Deep Learning

Viktor Trokhymenko 5923

В прошлом году в Genesis Media решили помочь авторам писать заголовки для статей, используя самые популярные источники информации Data Science. Вот что из этого получилось. 30

DOU Labs: як у SoftServe створили систему розумного шлагбаума й паркування DOU Labs: як у SoftServe створили систему розумного шлагбаума й паркування

Oleksandr Gurbych 8464

Усім привіт, я — Саша Гурбич, Senior Data Scientist у SoftServe. У цьому матеріалі розкажу вам про систему розумного шлагбаума й паркування, яку ми запустили в листопаді 2018 року на території нашого офісу Lviv Headquarters. 46

Как я резюме обновлял, или ML-эксперимент с базой ФОПов Как я резюме обновлял, или <nobr>ML-эксперимент</nobr> с базой ФОПов

Volodymyr Shumara 19522

Появилась свободная минута на то, чтобы не в последний раз смахнуть пыль со своего резюме и удалить аббревиатуры, расшифровки которых я уже не помню, а вместо них добавить чего-нибудь посовременнее. Что там сейчас в тренде? Data Science, ML, AI? Ну что же, начнем... 20

От гибких дисплеев до шагающих авто: каким скоро будет мир технологий и что нужно знать IT-специалистам От гибких дисплеев до шагающих авто: каким скоро будет мир технологий и что нужно знать IT-специалистам

Денис Балацко 8287

Денис Балацко, вице-президент по инжинирингу в GlobalLogic, рассказывает о том, какие инновации будут создавать инженеры во всем мире, о нестандартных технологиях в автоиндустрии, робототехнике и VR/AR, новинках от производителей гаджетов, а также навыках, которые понадобятся ІТ-специалистам. 9

Объясняем предсказания вашей нейронной сети. Часть 1 Объясняем предсказания вашей нейронной сети. Часть 1

Vladyslav Kolbasin 12790

В этой статье речь пойдет об интерпретируемости моделей машинного обучения, методах объяснения результатов и исследования работы моделей, а также о необходимости интерпретирования моделей как отдельной задачи. 29

Обучение без учителя — убийца математического моделирования? Обучение без учителя — убийца математического моделирования?

Alex Honchar 11525

В этой статье речь пойдет о том, как искусственный интеллект не просто решает задачи на уровне людей или лучше, а как научить его понимать окружающий мир так же, как его понимают люди, а не какими-то абстрактными «векторами». Самое сложное в этом челлендже — заставить алгоритм делать это без подсказок от человека вообще. 52

← Сtrl 123 Ctrl →

Комментарии

По крайней мере во всяких Датабриксах и тд — Solution Architect это англоязычный джун/миддл, который всеми силами пытается тебе впарить их «самый лучший» продукт.
архітектурні драйвери Не зовсім зрозуміло, що це таке, можете пояснити?
архітектурні драйвери Не зовсім зрозуміло, що це таке, можете пояснити? зрозуміти суть проблеми, зібрати у замовників З такими обов’язками особисто я стикався на 100% своїх проектів.
Ну как студент что учился у вас в универе могу сказать что взятки почти на всех предмета. Уровень квалификации преподователей нулевой ( за искулючение пары прекрасных педагогов).
Хотілося б почути чи дійсно ви, як архітектор, займаєтесь System Design Это зависит от компании/проекта. В некоторых детальный System Design может быть задачей лида, а у архитектора очень высокоуровневый.
Спасибо, я постараюсь это учитывать в будущих статьях. С концовкой есть одна загвоздка — happy end бывает только у инвесторов, а у разработки концовка всегда одна.
хороша ідея, спробую описати у окремій статті. Вибачте, що не вдалось це зробити в цій — фокус був на інші речі
так, обидва — не наукові терміни, але функціональні вимоги — надто довго
Так я займаюсь як архітектор системним дизайном, але суттєва цікавий нюанси роботи архіртектора в тому, що перед тим, як створити/мотифікувати дизайн треба зрозуміти суть проблеми, зібрати у замовників архітектурні драйвери, а вже потім будувати системний...
Кожен, хто мав досвід співбесід у Фаанги, знає чи хоча б чув, що таке System Design. Поправте мене, але я десь ± уявляю собі роботу архітектора як людини, що створює/модифікує цей дизайн для конкретної аплікухи чи великої системи з багатьма аплікухами.
Я б додав до описаних технік — розвинути навик і звичку посидіти в тиші, розслабивши максимально всі м’язи і уповільнивши дихання, з закритими очима 10-20 хвилин 2-3 рази на день.
Отличная статья, правда резко оборвалась. По прочтению осталось чувство незавершённости)
щодо принципу Open/Closed: Ви пишете, що код класу має залишатись незмінним. Власне, це вимога застарілого принципу Меєра, щоб спростити і пришвидшити внесення змін в умовах, коли неможливі належні тестування і перевірка.
розробка яких відбувається "з нуля"( так, таке теж буває, у нас велика компанія і проекти дуже різнопланові ) Реклама засчитана, можете просить премию. Собственно зачем еще вы это сказали? Какую информацию вы добавили к моему сообщению? +500100
Дуже цікаво, як різні техніки працюють для кожного краще або гірше. Радий, що вдалося зачепити такий широкий спектр)