• Материалы открытого курса OpenDataScience и Mail.Ru Group по машинному обучению и новый запуск

      Недавно OpenDataScience и Mail.Ru Group провели открытый курс машинного обучения. В прошлом анонсе много сказано о курсе. В этой статье мы поделимся материалами курса, а также объявим новый запуск.



      Кому не терпится: новый запуск курса — 5 февраля, регистрация не нужна, но чтоб мы вас запомнили и отдельно пригласили, заполните форму. Курс состоит из серии статей на Хабре (Первичный анализ данных с Pandas — первая из них), дополняющих их лекций на YouTube-канале, воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks в github-репозитории курса), домашних заданий, соревнований Kaggle Inclass, тьюториалов и индивидуальных проектов по анализу данных. Главные новости будут в группе ВКонтакте, а жизнь во время курса будет теплиться в Slack OpenDataScience (вступить) в канале #mlcourse_open.

      Читать дальше →
    • Объясняем современный JavaScript динозавру

      • Перевод


      Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:


      Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости


      Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.


      Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.

      Читать дальше →
    • Введение в машинное обучение с tensorflow

      Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть.
      Сет Шостак

      Введение.


      Серия моих статей является расширенной версией того, что я хотел увидеть когда только решил познакомиться с нейронными сетями. Он рассчитан в первую очередь на программистов, желающих познакомится с tensorflow и нейронными сетями. Уж не знаю к счастью или к сожалению, но эта тема настолько обширна, что даже мало-мальски информативное описание требует большого объёма текста. Поэтому, я решил разделить повествование на 4 части:

      1. Введение, знакомство с tensorflow и базовыми алгоритмами (эта статья)
      2. Первые нейронные сети
      3. Свёрточные нейронные сети
      4. Рекуррентные нейронные сети

      Изложенная ниже первая часть нацелена на то, чтобы объяснить азы работы с tensorflow и попутно рассказать, как машинное обучение работает впринципе, на примере tensorfolw. Во второй части мы наконец начнём проектировать и обучать нейронные сети, в т.ч. многослойные и обратим внимание на некоторые нюансы подготовки обучающих данных и выбора гиперпараметров. Поскольку свёрточные сети сейчас пользуются очень большой популярность, то третья часть выделена для подробного объяснения их работы. Ну, и в заключительной части планируется рассказ о рекуррентных моделях, на мой взгляд, — это самая сложная и интересная тема.
      Читать дальше →
      • +44
      • 50,8k
      • 7
    • Шаблоны проектирования с человеческим лицом

      • Перевод

      image


      Шаблоны проектирования — это способ решения периодически возникающих проблем. Точнее, это руководства по решению конкретных проблем. Это не классы, пакеты или библиотеки, которые вы можете вставить в своё приложение и ожидать волшебства.


      Как сказано в Википедии:


      В программной инженерии шаблон проектирования приложений — это многократно применяемое решение регулярно возникающей проблемы в рамках определённого контекста архитектуры приложения. Шаблон — это не законченное архитектурное решение, которое можно напрямую преобразовать в исходный или машинный код. Это описание подхода к решению проблемы, который можно применять в разных ситуациях.

      image Будьте осторожны


      • Шаблоны проектирования — не «серебряная пуля».
      • Не пытайтесь внедрять их принудительно, последствия могут быть негативными. Помните, что шаблоны — это способы решения, а не поиска проблем. Так что не перемудрите.
      • Если применять их правильно и в нужных местах, они могут оказаться спасением. В противном случае у вас будет ещё больше проблем.

      В статье приведены примеры на PHP 7, но пусть вас это не смущает, ведь заложенные в шаблонах принципы неизменны. Кроме того, внедряется поддержка других языков.

      Читать дальше →
    • Библиотека глубокого обучения Tensorflow

        Здравствуй, Хабр! Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.


        Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source. За год с небольшим TF дорос до версии 1.0, обрел интеграцию с keras, стал значительно быстрее и получил поддержку мобильных платформ. В последнее время фреймворк развивается еще и в сторону классических методов, и в некоторых частях интерфейса уже чем-то напоминает scikit-learn. До текущей версии интерфейс менялся активно и часто, но разработчики пообещали заморозить изменения в API. Мы будем рассматривать только Python API, хотя это не единственный вариант — также существуют интерфейсы для C++ и мобильных платформ.


        Читать дальше →
      • Bash-скрипты: начало

        • Перевод
        Bash-скрипты: начало
        Bash-скрипты, часть 2: циклы
        Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
        Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
        Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
        Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
        Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
        Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
        Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
        Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
        Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

        Сегодня поговорим о bash-скриптах. Это — сценарии командной строки, написанные для оболочки bash. Существуют и другие оболочки, например — zsh, tcsh, ksh, но мы сосредоточимся на bash. Этот материал предназначен для всех желающих, единственное условие — умение работать в командной строке Linux.


        Читать дальше →
      • Как найти поддомены за считанные минуты?

        Поиск поддоменов — неотъемлемая часть подготовки ко взлому, а благодаря некоторым инструментам противостояние этим действиям стало намного проще.

        Незащищенные поддомены подвергают вашу деятельность серьезной опасности, а в последнее время произошел целый ряд инцидентов, при которых взломщики воспользовались поддоменами для обхода защиты.

        В случае последнего из череды инцидентов весь код сайта Vine можно было загрузить с незащищенного поддомена.

        Если вы владелец сайта или изучаете вопросы информационной безопасности, вы можете воспользоваться следующими инструментами чтобы найти поддомены любого домена.

        image
        Читать дальше →
      • Нейронные сети на JS. Создавая сеть с нуля

          КПДВ про нейронные сети


          Нейронные сети сейчас в тренде. Каждый день мы читаем про то, как они учатся писать комментарии в интернете, торговаться на рынках, обрабатывать фотографии. Список бесконечен. Когда я впервые посмотрел на масштаб кода, который приводит это в движение, я был напуган и хотел больше не видеть эти исходники.


          Но врожденные любознательность и энтузиазм довели меня до того, что я стал одним из разработчиков Synaptic — проекта фреймворка для построения нейронных сетей на JS с 3к+ звезд на GitHub. Сейчас мы с автором фреймворка занимаемся созданием Synaptic 2.0 с ускорением на GPU и WebWorker-ах и с поддержкой почти всех основных фич любого приличного NN-фреймворка.


          В итоге оказалось, что нейронные сети — это несложно, они работают на достаточно простых принципах, которые несложно понять и воспроизвести. Самая трудная задача — это обучение, но для этого почти всегда пользуются готовыми алгоритмами, а скопировать их не очень сложно.
          Доказать это просто. Ниже в статье реализация нейронной сети с нуля без каких-либо библиотек.

          Читать дальше →
        • Ищем знакомые лица

            Привет

            В статье я хочу познакомить читателя с задачей идентификации: пройтись от основных определений до реализации одной из недавних статей в данной области. Итогом должно стать приложение, способное искать одинаковых людей на фотографиях и, что самое главное, понимание того, как оно работает.
            Wake up, Neo
          • Grep все, что можно

            • Tutorial

            Про grep знают если не все, то многие читатели Хабра, однако его многочисленных родственников знают немногие.




            Давайте узнаем, как можно грепать все, что таит в себе хоть крупицу текста.

            Читать дальше →