Привет, Хабр!

Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.

Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.

Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.

Когда речь заходит про машинное обучение, обычно подразумевают большие объемы данных — миллионы или даже миллиарды транзакций, из которых надо сделать сложный вывод о поведении, интересах или текущем cостоянии пользователя, покупателя или какого-нибудь аппарата (робота, автомобиля, дрона или станка).
Однако в жизни обычного аналитика самой обычной компании много данных встречается нечасто. Скорее даже наоборот — у вас будет мало или очень мало данных — буквально десятки или сотни записей. Но анализ все же нужно провести. Причем не какой попало анализ, а качественный и достоверный.

Зачастую ситуация усугубляется еще и тем, что вы без труда можете нагенерить для каждой записи много признаков (чаще всего добавляют полиномы, разницу с предыдущим значением и значением за прошлый год, one-hot-encoding для категориальных признаков и т.п.). Вот только совсем нелегко разобраться, какие из них действительно полезны, а какие только усложняют модель и увеличивают ошибки вашего прозноза.

Для этого вы можете воспользоваться методами байесовой статистики, например, Automatic Relevance Determination.

Всем привет и хорошего дня. 30 августа HPE официально анонсировали выход новой версии Вертики. Можно отметить, что продукт уже достиг той поры зрелости, когда вместо огромного перечня новой функциональности на первом месте присутствует расширение и оптимизация существующей. Так же четко наблюдается плотная интеграция с продуктами и сервисами в определенных направлениях.

Что же я имею ввиду?

Облака

Во-первых, это интеграция с MS Azure Cloud. Это позволит использовать Вертику в облаках MS. В последнее время я вижу большой задел дружбы HPE и MS. Помимо Azure, для Вертики расширили поддержку VS Studio и улучшили работу драйверов под ADO.NET.

Меня дружба между Вертикой и MS определенно радует, надеюсь она будет развиваться дальше.

Привет, Хабр! В этой части мы опишем вам алгоритм, с помощью которого были получены цвета на графах из первой части. В основе алгоритма лежит k-medoids — довольно простой и прозрачный метод. Он представляет собой вариант популярного k-means, про который наверняка большинство из вас уже имеет представление.

В отличие от k-means, в k-medoids в качестве центроидов может выступать не любая точка, а только какие-то из имеющихся наблюдений. Так как в графе между вершинами расстояние определить можно, k-medoids годится для кластеризации графа. Главная проблема этого метода — необходимость явного задания числа кластеров, то есть это не выделение сообществ (сommunity detection), а оптимальное разбиение на заданное количество частей (graph partitioning).

С этим можно бороться двумя путями:

Продолжим (1, 2) рассматривать тему машинного обучения. Вашему вниманию вторая часть (первая тут) адаптированной подборки полезных материалов.

Ранее мы говорили о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решилие еще раз (1, 2) взглянуть в сторону темы машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов, обсуждавшихся на Stack Overflow и Stack Exchange.

Индикатор кулачкового аналогового компьютера / Wiki

В нашем блоге мы уже рассказывали о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решили вернуться к теме машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов.

Август — закат лета и последняя возможность вырваться в отпуск (кстати, в августе особенно хороша Карелия). Самое время определяться с видом отдыха — в отеле, палатке или на даче — и собирать вещи, загружать полезные приложения, покупать всякие гаджеты. И чтобы не скучать в дороге, нужно озаботиться каким-то развлечением и пищей для ума. Например, взять с собой интересную книгу. Но иногда хочется отдохнуть от чтения и дать отдых мозгам. Обычно здесь рука тянется запустить очередной сериал или полнометражку, но всё же не торопитесь: на кинематографе свет клином не сошёлся. Есть ещё один жанр, который может подарить не меньше удовольствия — аниме.

Поклонникам не надо объяснять, что это такое. Но если вы сейчас скривились и вспомнили «Сейлор Мун» и «Покемона», то не торопитесь осуждать: аниме столь же разнообразно, как и кинематограф. В этом жанре есть как очень глубокие и серьёзные полнометражные фильмы, и сериалы, так и совершенно бестолковые и проходные поделки. Просто по ТВ почти невозможно посмотреть хорошее и качественное аниме, поэтому у многих сформировалось предубеждение относительно японской мультипликации. И всё же мы рекомендуем поближе познакомиться с этим жанром по пути в жаркие страны, в горы или в деревню.

Данная статья посвящена описанию работы с пакетом PGFPlots, разработанного для популярной настольной издательской системы LaTeX. Однако, если вы даже не знакомы с последней, это не повод расстраиваться и бросать чтение этой статьи, ведь, возможно, те замечательные примеры, которые будут далее приведены, и необычайная мощность и удобство PGFPlots вдохновят вас на изучение LaTeX.

Не берусь утверждать что каждый, но во всяком случае — большинство из нас в детстве сталкивались с конструкторами.
Некоторые из них запомнились больше, часть некоторых навсегда остались в «коробочках для гаек» (если мы говорим о железном конструкторе «Конструктор»).

И если оставить в стороне «премиальное» на те времена Lego и его китайские заменители из 90-х, остается еще одна ниша — деревянные конструкторы.

Кроме, собственно, классических кубиков — у меня сохранились отчетливые воспоминания о конструкторе «Дом»



Однако, прогресс неумолимо приблизился и к ним…

Приятно видеть, что хабравчане регулярно интересуется другими предметными областями – например, биологией (более конкретно – структурой и функцией биологических макромолекул). Однако некоторые посты (например, этот), вызывают у специалиста просто физическую боль из-за обилия совершенно диких фактологических ошибок. В этом посте мне хочется рассказать о структуре и функции белка. О том, что мы знаем и о том, чего не знаем, а так же об имеющихся в этой области вычислительных задачах, требующих решения и интересных IT-специалистам. Постараюсь рассказывать сжато и тезисно, чтобы информации было больше, а воды – меньше. Всех, интересующихся структурой белков, прошу под кат, там очень много букв.

Что получится, если взять печатающую головку обычного 3D-принтера для ABS-пластика и засунуть её в компактный корпус, удобно лежащий в руке? Получится ручка, которой можно в буквальном смысле слова писать и рисовать не только на бумаге, но и прямо в воздухе. Проект 3Doodler, стартовавший вчера, 19 февраля, на Кикстартере, за несколько часов собрал уже больше половины требуемой суммы.

Расчищая Авгиевы конюшни на своем компе, взялся за структурирование накопившихся линков. Подумал, может и другим будет интересно то, что когда-то мне показалось достойным. Опять же, будет к чему отсылать с вопросом есть чо? «что почитать?»

Этот набор (порядка 400 ссылок) ни в коей мере не претендует на полноту или объективность. Наоборот, приглашаются все желающие дополнить и исправить (например раздел «Онлайн Курсы» подозрительно пуст). Если будет интерес, буду апдейтить этот пост новыми линками + апдейты отдельными постами оформлять.

Не стал я сюда давать ссылки на книги по нейробиологии и совсем заумные статьи (хотя много ссылок на оригиналы статей) — это тема для отдельного поста, наверное, с хорошим обзором. Если кому-то захочется почитать статью, к которой доступ закрыт — пишите, вышлю.

Много ссылок на английские сайты, я не стал их переводить, чтобы не вводить в заблуждение.

PS: я оставил ссылки как есть, чтобы было видно куда ведет. Если кого напрягает — пишите, апдейтом спрячу.

На сайте Белого дома США несколько месяцев назад открыт сервис подачи петиций. За каждую петицию открыто голосование и если оно наберет более 25 тыс. голосов, то на него должен последовать официальный ответ Администрации президента. 14 ноября 2012 года там была опубликована петиция за начало финансирования и строительства «Звезды Смерти».
Сегодня петиция получила достойный официальный ответ.

Десять лет назад я считал изложенные в данной публикации мысли достаточно банальными. Прочитав последние публикации на Хабре [1] я понял что это не так.

Термин “Искусственный интеллект” может быть великолепной иллюстрацией понятия прецессии симулякров. Его значение меняется каждый год, в зависимости от настроений рынка или моды философов-гуманитариев. Десятилетия назад шахматная программа считалась ИИ. Сегодня это банальный инжиниринг. Через десятилетия Ватсон и Сири будут стандартной компонентой в очередном фреймворке. ИИ — символ непознанного, как только мы отщипываем кусочек неизвестного — оно сразу теряет свою привлекательность.
Однако если забыть гуманитарные установки и подойти к делу с точки зрения технаря можно понять следующие вещи.

«Две тропинки идут рядом: путь жизни и путь смерти… Люди не идут никаким путём, ни путём жизни, ни путем смерти. Вихрь носит их, как солому.»
Густав Майринк, «Голем»

В офисе было тихо и темно, лишь стук клавиш и редкие щелчки мыши нарушали едва различимое жужжание кулера, да широкоформатный монитор освещал измождённое лицо regular developer'а Миши. Сторонний наблюдатель мог бы подумать, что идёт обычная рабочая ночь с пятницы на субботу. Так оно и было для тысяч других разработчиков по всему миру, но только не для Миши. Поставив очередную пустую бутылку под стол, он внезапно почувствовал, что граница, отделяющая его от гордого титула «senior developer», не так уж и далека.

«Я встаю не раньше полудня, работаю до двух часов ночи и выпиваю за раз до трёх литров пива. Наверное, я становлюсь профессионалом», — подумал Миша, и в этот самый момент почувствовал на себе чей-то тяжёлый взгляд. То, что он увидел, подняв глаза от монитора, заставило его замереть от ужаса. Две фигуры в серых балахонах стояли по обоим сторонам его стола. Лица, скрытые низко надвинутыми капюшонами, смотрели сурово, и в то же время безразлично. Страшно было пошевелить хотя бы пальцем или вздохнуть, а сознание отчаянно отказывалось верить в реальность происходящего — ведь Миша узнал этих двоих. Старшие коллеги рассказывали ему, что всякий раз, когда кто-нибудь подбирается к мистической грани между простым разработчиком и старшим, к нему приходят эти двое, чтобы посвятить в свои мрачные тайны.

Миша сглотнул и тихо спросил дрожащим голосом:

— Тим-лид Коля? Проджект-менеджер Изя? Рабочий день уже давно закончился, что вы здесь делаете? И к чему весь этот маскарад?

Сегодня я расскажу о процессе проектирования приложений Windows Phone, которым я пользуюсь. Хотя многое из этого представляет собой обычные этапы для процесса проектирования, я попытаюсь объяснить их именно с точки зрения дизайна приложений для Windows Phone. Пишите мне в твиттер, если у вас есть какие-либо замечания, вопросы, или оставьте комментарий в блоге.

Эта статья покрывает процесс от начала и до конца, так что я буду рассказывать о высокоуровневых понятиях, а в ближайших статьях мы начнем более подробное изучение каждого из этапов. В следующей статье, например, мы начнем с придумывания идей и концепции — всё, что касается историй, эскизов, раскадровок и грубых (бумажных) прототипов.

5 марта открыла свои двери Media Lab Массачусетского технологического института. Это уникальное здание было построено по проекту лауреата Прицкеровской премии Фумихико Маки. Данное событие начинает новую эру инноваций всемирно известной Media Lab Массачусетского технологического института.

В продолжении поста "Ресурсы по поиску качественных иконок" представляю свою коллекцию сайтов, на которых вы найдёте очень(!) много качественных наборов иконок. Все сайты проверены руками, следовательно открываются и скачиваются легко.

Однажды потребовалось провести «инвентаризацию», то есть узнать за каким компьютером, какой пользователь сидит.

Вариант пройти по рабочим местам посмотреть, поспрашивать, был отброшен, как еретический.
Так как все пользователи заведены в Службе каталогов Active Directory, так же, как и рабочие места, родилась идея выдрать всю необходимую информацию из AD. Можно, конечно было обратиться к администратору домена и спросить все данные у него, но мы не ищем легких путей.