К написанию этой статьи меня побудила большая распространенность некоторых заблуждений на тему искусственных нейронных сетей (ИНС), особенно в области представлений о том, что они могут и чего не могут, ну и хотелось бы знать, насколько вопросы ИНС вообще актуальны здесь, стоит ли что-либо обсудить подробнее.

Я хочу рассмотреть несколько известных архитектур ИНС, привести наиболее общие (в следствие чего не всегда абсолютно точные) сведения об их устройстве, описать их сильные и слабые стороны, а также обрисовать перспективы.

Начну с классики.

Про нейронные сети, как один из инструментов решения трудноформализуемых задач уже было сказано достаточно много. И здесь, на хабре, было показано, как эти сети применять для распознавания изображений, применительно к задаче взлома капчи. Однако, типов нейросетей существует довольно много. И так ли хороша классическая полносвязная нейронная сеть (ПНС) для задачи распознавания (классификации) изображений?

Экспертные системы, нейронные сети, исчисление предикатов, хорновские дизъюнкты, теоремы сходимости…
Не знаю как у вас, у меня вся эта кухня вызывает восторг. Как замечательно, что компьютеры (конечно, наученные программистами, вооруженными серьезной математикой) могут хотя бы иногда приближаться к человеку по навыкам принятия решений. Особенно это хорошо у них получается, когда человек готов учить.

Иначе говоря, методы ИИ работают тем лучше, чем более формализованы как раз те знания, которые компьютер должен освоить. См, например, предыдущий пост про шахматы.

Неуправляемое обучение, обучение без учителя
Однако есть ситуации, и их довольно много, когда правильного ответа никто не знает. И даже непонятно что является ответом. И даже задача не вполне ясна. Есть только данные. Надо что-то полезное из них извлечь.
Согласитесь, задача гораздо более интересная и дающая простор для фантазии?

Привет Хабр! Давно не писал. Да это и понятно. Защита диссертации, получение PhD, а сейчас ещё и активный поиск работы — всё это занимает очень много драгоценного времени. Но разговор сегодня пойдёт не о том. Хотелось бы поделиться с Вами, уважаемые хабралюди, ресурсами и описанием процесса подготовки к телефонному техническому интервью с Гуглом, первый технический этап которого я уже прошёл, и теперь готовлюсь ко второму, который будет в пятницу.

Здравствуйте, Хабраюзеры.

Этим постом я хотел бы начать цикл (если позволит время и будет интересно аудитории) про профессиональную эмиграцию, особенно без привязки к работодателю.

Здесь уже проскакивали вскользь упоминания об этом фреймворке для сбора данных. Инструмент действительно мощный и заслуживает большего внимания. В этом обзоре я расскажу, как

• создать паука, выполняющего GET запросы,
• извлекать данные из HTML документа,
• обрабатывать и экспортировать данные.

NumPy — это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Первая часть учебника рассказывает об основах работы с NumPy: создании массивов, их атрибутах, базовых операциях, поэлементном применении функций, индексах, срезах, итерировании. Рассматриваются различные манипуляции с преобразованием формы массива, объединение массивов из нескольких и наоборот — разбиение одного на несколько более мелких. В конце мы обсудим поверхностное и глубокое копирование.

Программное обеспечение проникает во все щели человеческого общества. Мы узнаем погоду через интернет, а не через обычный градусник за окном. Мы едем по новому адресу с навигатором, а не ищем квадрат G7 на странице 59. Мы включаем RunKeeper, когда катаемся на велосипеде, чтобы узнать среднюю скорость и похвастаться в твиттере. Мы используем софт каждый день. Наверное, бОльшую часть жизни мы уже проводим в обнимку с любимыми гаджетами и программным обеспечением, а не с любимым человеком.

Проблема в том, что никто не знает, как на самом деле писать классный софт быстро и правильно. Waterfall благополучно скончался на рубеже веков, а новые методы разработки (agile) пока не могут решить фундаментальные проблемы.

Регулярные выражения (РВ) это, по существу, крошечный язык программирования, встроенный в Python и доступный при помощи модуля re. Используя его, вы указывается правила для множества возможных строк, которые вы хотите проверить; это множество может содержать английские фразы, или адреса электронной почты, или TeX команды, или все что угодно. С помощью РВ вы можете задавать вопросы, такие как «Соответствует ли эта строка шаблону?», или «Совпадает ли шаблон где-нибудь с этой строкой?». Вы можете также использовать регулярные выражения, чтобы изменить строку или разбить ее на части различными способами.

От переводчика: Я думаю многие читали статью Rey Bango — What to Read to Get Up to Speed in JavaScript, но до хабра обсуждение так и не докатилось. Предлагаю закрыть этот пробел и поговорить о хороших книгах, блогах, тренингах и конференциях, посвященных в первую очередь клиентскому JavaScript и клиентской веб-разработке. Чтобы не копипастить оформляю статью в виде перевода.

Сейчас в рассылке JSMentors JavaScript идет обсуждение книг, который стоит прочитать, чтобы улучшить свои знания. Там было много позитивных отзывов и предложений. Я хочу показать вам те книги и интернет-ресурсы, который я считаю важными и которые помогут вам в обучении. На этой странице я перечислил большое количество источников, разделенных по уровням.

Учтите, что некоторый ресурсы могут принадлежать нескольким уровням и охватывают широкие аспекты языка. Если вы считаете, что я что-то упустил, пожалуйста, дополните меня в комментариях.

Не заставляю вас читать все книги, которые предложены ниже. Эти книги я читал на протяжении многих лет и почерпнул в каждой много полезного. Я их распределяю по категориям, чтобы вам было проще работать с ними. Выберите книги, которые подходят вам.

Python(x, y) — набор библиотек и программного обеспечения для численных расчетов, анализа и визуализации данных на основе Python. IDE представлены IDLE, Eclipse и Spyder, основой GUI избран Qt. Я расскажу вкратце о модулях, относящихся к самому Python, приведу несколько примеров их работы. Во время установки можно выбрать только то, что нужно, поэтому стоит разобраться что к этому нужному отнести. Кроме того, рассказ о модулях может пригодиться и сам по себе, поскольку их можно установить и по отдельности. Порядок следования модулей повторяет порядок оригинальной страницы и список чекбоксов установки.