Pull to refresh
19
0

User

Send message

[ В закладки ] Зоопарк архитектур нейронных сетей. Часть 1

Reading time 10 min
Views 91K


Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.
Читать дальше →
Total votes 51: ↑50 and ↓1 +49
Comments 14

[ В закладки ] Алгоритмы и структуры данных в ядре Linux, Chromium и не только

Reading time 9 min
Views 85K
Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.
Читать дальше →
Total votes 158: ↑149 and ↓9 +140
Comments 15

Так зачем же внедрять ERP-системы

Reading time 8 min
Views 43K
Казалось бы, этот вопрос давно уже решен и всем всё ясно. Нет, ребята, все не так, все не так, ребята. Я сам писал на эту тему несколько лет назад, но прошли годы, ситуация изменилась. Да и страна у нас сильно изменилась, это тоже важно.

Я постоянно веду переговоры с собственниками бизнесов и могу сказать однозначно — понимание, зачем внедрять ERP-системы, пришло далеко не ко всем.

Когда ты задаешь такой вопрос, то можно услышать много разных вариантов ответов.
Например:

  • чтобы автоматизировать бизнес-процессы
  • чтобы избавиться от бардака
  • чтобы сделать единую монолитную систему
  • чтобы внедрить в компании современные технологии
  • чтобы сократить штат


И реже (но все чаще и чаще) звучат такие ответы как:

  • чтобы улучшить качество планирования
  • чтобы снизить запасы
  • чтобы увеличить скорость потока и оборачиваемость
  • чтобы производить точно в срок
  • чтобы повысить прибыльность проектов

Читать дальше →
Total votes 22: ↑18 and ↓4 +14
Comments 16

Лекции Техносферы. 1 семестр. Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

Reading time 3 min
Views 48K
Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (@anokhinn), Владимир Гулин (@vgulin) и Павел Нестеров (@mephistopheies).



Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.
Читать дальше →
Total votes 47: ↑46 and ↓1 +45
Comments 15

Интерфейсы в реальном мире (ещё примеры)

Reading time 10 min
Views 140K
Обычный кран с горячей и холодной водой очень жесток к пользователю. В идеале его интерфейс решает три основные задачи:
  • Позволяет выбрать напор воды.
  • Позволяет выбрать температуру воды.
  • И защищает систему от гидравлического удара.

Вот тут вы можете узнать пару своих знакомых кранов:



А это — очень страшный автомобильный диод, по нему только вперёд:



Итак, если вам интересно продолжение про интерфейсы в реальном мире – заходите в пост. Осторожно, трафик.
Читать дальше →
Total votes 110: ↑105 and ↓5 +100
Comments 227

15 лучших JavaScript-библиотек для построения диаграмм и сводных таблиц

Reading time 6 min
Views 307K
Практически невозможно представить себе информационную панель без диаграмм и графиков. Они быстро и эффективно отображают сложные статистические данные. Более того, хорошая диаграмма также улучшает общий дизайн вашего сайта.

В этой статье я покажу вам некоторые из лучших JavaScript библиотек для построения диаграмм/схем (и сводных таблиц). Эти библиотеки помогут вам в создании красивых и настраиваемых графиков для ваших будущих проектов.

Хотя большинство библиотек являются бесплатными и свободно распространяемыми, для некоторых из них есть платные версии с дополнительным функционалом.

Читать дальше →
Total votes 71: ↑65 and ↓6 +59
Comments 17

AWS и edX предлагают $1000 за прохождение онлайн-курса

Reading time 2 min
Views 17K
AWS и edX предлагают $1000 любому человеку, прошедшему один из курсов по предпринимательству 15.390.1x Entrepreneurship 101: Who is your customer? или 15.390.2x Entrepreneurship 102: What can you do for your customers?. Правда не наличкой (чеком, подарочной картой и т.д.), а услугами Amazon Web Services на эту сумму.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑11 and ↓2 +9
Comments 10

Тех деревня — отзывы людей, работающих в IT-сфере, о жизни в разных городах и странах

Reading time 2 min
Views 31K
Как и многие стартаперы, мы иногда подумываем, куда бы переместиться территориально, ведь когда работаешь над ИТ-проектом, ты не привязан к конкретному месту и спокойно можешь выбрать комфортную для проживания страну. В целом, в интернете есть много статей о жизни программистов в тех или иных странах, но они все разбросаны по разным ресурсам, и если хочешь в общем познакомиться с несколькими странами и сравнить их, то это не всегда удобный процесс. Также, мы знали про гуглотаблицу о жизни и работе в других странах, которую заполняли пользователи Хабра (думаю, многие ее помнят), она супер информативна, конечно, но в то же время громоздка, и изучить ее быстро не так-то просто.

В общем, мы решили, что миру срочно нужен специальный сайт с отзывами программистов о том, как им живется в других странах. Т.к. у нас был гуглодокумент, то оттуда и решили взять информацию для сайта. К сожалению, нам не удалось найти создателя документа и связаться с ним, но в любом случае этот сайт некоммерческий и сделан для удобства программистов, никакой монетизации здесь не планируется. Если создатель найдется, то с удовольствием напишем о нем в разделе «О проекте», т.к. без документа вряд ли сайт получился бы настолько информативным.
image
Для визуализации информации решили использовать карту мира и разместить все отзывы прямо ней. Это показалось нам наиболее удобным для восприятия – если в одном городе несколько отзывов с разными оценками, то по ним выводится средний балл. И в целом сразу визуально видно, какие регионы наиболее комфортны для жизни.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑33 and ↓3 +30
Comments 70

Взгляд изнутри: мир вокруг нас – 4

Reading time 5 min
Views 114K


В прошлой статье помимо всего прочего было упомянуто, что пора бы завершить эпопею с написанием статей о микромире, окружающем нас повсюду, но не тут-то было…

Новые фотографии микромира ждут Вас!
Total votes 162: ↑159 and ↓3 +156
Comments 59

Логика мышления. Часть 3. Персептрон, сверточные сети

Reading time 8 min
Views 124K


В первой части мы описали свойства нейронов. Во второй говорили об основных свойствах, связанных с их обучением. Уже в следующей части мы перейдем к описанию того как работает реальный мозг. Но перед этим нам надо сделать последнее усилие и воспринять еще немного теории. Сейчас это скорее всего покажется не особо интересным. Пожалуй, я и сам бы заминусовал такой учебный пост. Но вся эта «азбука» сильно поможет нам разобраться в дальнейшем.

Персептрон


В машинном обучении разделяют два основных подхода: обучение с учителем и обучение без учителя. Описанные ранее методы выделения главных компонент – это обучение без учителя. Нейронная сеть не получает никаких пояснений к тому, что подается ей на вход. Она просто выделяет те статистические закономерности, что присутствуют во входном потоке данных. В отличие от этого обучение с учителем предполагает, что для части входных образов, называемых обучающей выборкой, нам известно, какой выходной результат мы хотим получить. Соответственно, задача – так настроить нейронную сеть, чтобы уловить закономерности, которые связывают входные и выходные данные.
Читать дальше →
Total votes 62: ↑54 and ↓8 +46
Comments 20

Персональные финансы – больше, чем просто учет доходов/расходов

Reading time 5 min
Views 80K
О чем

Этой темой я хочу открыть серию статей о личных финансах, в которых я постараюсь вкратце изложить суть персональных финансов и личного финансового планирования, исходя из своего практического опыта, а также знаний, которые были почерпнуты (и отфильтрованы) из книг и семинаров. Хочу поделиться этим, потому что «деньги любят счет», а мы об этом часто забываем, что, в последствии, вылезет нам боком. Персональные финансы — это не только учет доходов и расходов в Excel или на смартфоне, это достижение жизненных целей более кратким и, возможно, единственно правильным путем. Эта тема не о том, как и куда инвестировать! Я наоборот вас отговорю делать многие глупые вещи, потому что сам конкретно влип в свое время. Эта тема о том, как сохранить и приумножить безопасно. Самое интересное — все довольно легко, не требует ущемления себя в чем-то — вы живете так же, как и жили. Но при этом достигаете большего.

Почему

Информации на эту тему просто невероятно много. Почти каждый день нам предлагают «сохранить и приумножить» наши сбережения с помощью Forex, фондового рынка, недвижимости и земли, банковских и страховых продуктов и т. д. В этой статье я опишу главные моменты — с чего стоит начать. Если попытаться охватить всю тему — читать можно будет очень долго. Нужно с чего-то начать, сделать первый шаг. Как это не покажется странным, но я свой первый шаг сделал всего три года назад (о чем ни капли не жалею — результат приятно удивляет), причем «в теории» знал о том, что его нужно сделать еще в 2004 году. Тяжело объяснить, зачем это нужно, пока сам не попробуешь. Я рассказываю своим друзьям, чего я добился всего за три года правильного планирования — и они просят помочь им сделать то же самое. Потому что мой результат «можно потрогать» — лежит на счетах в банках.

Откуда мне знать

Стоит, наверное, вкратце рассказать о своем опыте, кому будет интересно — опишу детальнее как-то всю историю. В 2003 прочитал уже всем надоевшего Киосаки. С этого момента меня прорвало, я захотел, как он стал интересоваться персональными финансами и инвестированием. За эти 10 лет я успел заработать и потерять деньги (в основном потерять и ОЧЕНЬ много, потому что основные движения пришли в 2007-2008, когда терять начали даже самые умные эХсперты, не говоря уже о простых людях ) на следующих инструментах: банки, кредитные союзы, фондовый рынок, Forex, земля, недвижимость, валютные операции — это, что вспомнил. Только года три назад пришло наконец «осознание» и я начал делать адекватные вещи в этом направлении. До этого действия предпринимались на основе теорий и мыслей/советов других людей. Кризис научил думать своей головой и я ни о чем не жалею.

Читать дальше →
Total votes 62: ↑46 and ↓16 +30
Comments 57

По следам интеллекта 2

Reading time 13 min
Views 43K
Некоторые люди полагают, что они мыслят, в то время как они просто переупорядочивают свои предрассудки.
Давно я написал статью-обзор по эволюции методов моделирования нейронов и забросил это дело. В описание попали старые и всем интересующимся нейронами известные методы, можно сказать, получился обзор учебников выпущенных до распада СССР. Если кому интересно может сходить habrahabr.ru/post/101020, посмотреть старый обзор. Сейчас у меня подсобрался материал по нескольким с моей точки зрения увлекательным и более современным методам моделирования, которые заслужили упоминания в виде структурированного обзора. Здесь я только упомяну эти методы в описательном порядке, по той простой причине, что для большинства интересней знать, зачем мы его применяем, а не как он работает и как его применять. Объем текста значительно уменьшится, интересность повысится, а то, как в действительности работают эти методы, каждый сможет найти сам.
Итак, готовьтесь.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑38 and ↓1 +37
Comments 6

Эти незаменимые регистрационные карточки

Reading time 10 min
Views 73K
image

Продолжается цикл постов, посвященных старинной офисной технике.
В прошлых постах я рассказывал о русских счетах и приспособлениях для копирования, в настоящем посте предлагаю вниманию хабравчан иллюстрированный обзор о регистрационных карточках.
Пост длинный из-за множества картинок.
Читать дальше →
Total votes 168: ↑165 and ↓3 +162
Comments 40

Интересующимся мозгом/ИИ: ссылки на почитать

Reading time 18 min
Views 81K
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.

Знание - сила!
Total votes 86: ↑79 and ↓7 +72
Comments 11

О формуле Байеса, прогнозах и доверительных интервалах

Reading time 9 min
Views 68K
На Хабре много статей по этой теме, но они не рассматривают практических задач. Я попытаюсь исправить это досадное недоразумение. Формула Байеса применяется для фильтрации спама, в рекомендательных сервисах и в рейтингах. Без нее значительное число алгоритмов нечеткого поиска было бы невозможно. Кроме того, это формула явилась причиной холивара среди математиков.

image

Читать дальше →
Total votes 86: ↑83 and ↓3 +80
Comments 19

Дайджест статей по анализу данных №3 (09.06.2014 —22.06.2014)

Reading time 5 min
Views 20K

Добрый день, уважаемые читатели.
Пролетели 2 недели и пришло время нашей подборки материалов по анализу данных. Сегодняшний дайджест получился большим, и признаюсь често сам осилил не все, что в него попало. Но так как на вкус и цвет товарище нет, то я решил выложить всю подборку.
Итак, из сегодняшней подборки вы узнаете о том как использовать хранилища данных различных типов в одном проекте, посмотрите какими большими данными может обладать бизнес и как их анализ может ему помочь. Также в нашей подборке будет статья посвященная алгоритму FTCA, а также будет материал про сравнени различных алгоритмов машинного обучения.
Читать дальше →
Total votes 52: ↑47 and ↓5 +42
Comments 2

Взгляните на свою страницу глазами робота Googlebot

Reading time 2 min
Views 93K
Уровень подготовки веб-мастера: любой

Функция «Просмотреть как Googlebot» в Инструментах для веб-мастеров позволяет понять, как ваша страница выглядит для роботов Googlebot. Заголовки серверов и код HTML помогают выявить ошибки и последствия взлома, но иногда разобраться в них бывает затруднительно. Веб-мастера обычно хватаются за голову, когда им приходится заниматься решением таких проблем. Чтобы помочь вам в подобных ситуациях, мы усовершенствовали эту функцию, и теперь она может показывать страницу с помощью того же алгоритма, который использует робот Googlebot.
Читать дальше →
Total votes 29: ↑21 and ↓8 +13
Comments 1

Всё, что вы должны знать о прототипах, замыканиях и производительности

Reading time 9 min
Views 50K

Не всё так просто


На первый взгляд, JavaScript может показаться достаточно простым языком. Возможно, это из-за достаточно гибкого синтаксиса. Или из-за схожести с другими известными языками, например, с Java. Ну или из-за достаточно малого количества типов данных, по сравнению с Java, Ruby, или .NET.

Но в действительности, синтаксис JavaScript гораздо менее прост и очевиден чем может поначалу показаться. Некоторые наиболее характерные черты JavaScript до сих пор неправильно воспринимаются и до конца не поняты, особенно среди опытных разработчиков. Одна из таких черт — производительность при получении данных (свойств и переменных) и возникающие при этом проблемы с производительностью.

В JavaScript поиск данных зависит от двух вещей: прототипного наследования и цепочек областей видимости. Для разработчика понимание этих двух механизмов совершенно необходимо, ибо ведет к улучшению структуры, а, зачастую, ещё и производительности кода.
Читать дальше →
Total votes 72: ↑69 and ↓3 +66
Comments 36

Видеозаписи докладов конференции AI&BigData Lab

Reading time 2 min
Views 10K


Команда проекта GeeksLab 12 апреля 2014 года в Одессе провела конференцию «Al&BigData Lab», которая была посвящена большим данным и искусственному интеллекту.

Презентации и видеозаписи докладов под катом.
Читать дальше →
Total votes 38: ↑34 and ↓4 +30
Comments 2

Что происходит в мозгах у нейронной сети и как им помочь

Reading time 26 min
Views 41K
В последнее время на Хабре появилось множество статей о нейронных сетях. Из них очень интересными показались статьи о Перцептроне Розенблатта: Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта. В них, как и во многих других очень много написано о том, что сети справляются с решением задач, и обобщают до некоторой степени свои знания. Но хотелось бы как-то визуализировать эти обобщения и процесс решения. Увидеть на практике, чему там научился перцептрон, и почувствовать, насколько успешно ему это удалось. Возможно, испытать горькую иронию относительно достижения человечества в области ИИ.
Языком у нас будет С#, только потому что я недавно решил его выучить. Я разобрал два наиболее простых примера: однослойный перцептрон Розенблатта, обучаемый коррекцией ошибки, и многослойный перцептрон Румельхарта, обучаемый методом обратного распространения ошибки. Для тех, кому, как и мне, стало интересно, чему они там на самом деле обучились, и насколько они на самом деле способны обобщать – добро пожаловать под кат.

ОСТОРОЖНО! Много картинок. Куски кода.
Читать дальше →
Total votes 70: ↑66 and ↓4 +62
Comments 23

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity