16 апреля 2024 года состоялся второй мажорный релиз профайлера данных Desbordante (исп., безграничный), который позволяет проводить поиск различных примитивов в таблицах. Исходный код проекта опубликован на GitHub под лицензией GNU Affero General Public License v3.0. Первая стабильная версия Desbordante вышла в декабре 2023 года.
Приглашаем на Weekend Offer в X5 Group. Мы сокращаем дистанцию для системных аналитиков до двух дней: 20-го июня интервью, 21-го июня оффер.
Привет, Хабр! Легендарная команда прогнозирования промо сети магазинов «Магнит» снова в эфире. Ранее мы успели рассказать о целях и задачах, которые мы решаем: «Магнитная аномалия: как предсказать продажи промо в ритейле», а также поделиться основными трудностями, с которыми приходится сталкиваться в нашем опасном бизнесе: «Божественная комедия», или Девять кругов прогнозирования промо в «Магните».
Сегодня подробнее расскажем о типах и особенностях используемых нами моделей прогнозирования продаж.
Привет, Хабр! Давно не виделись (2 года, ровно).
Отфильтровав для Вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта за июль. Не забудьте поделиться с коллегами, друзьями или просто с теми, кому интересны такие новости.
Итак, а теперь дайджест за июль:
1. Представьте на мгновение, что вы ИИ. Часы длинные, но годы короткие.
Hydra это мощный фреймворк для управления файлами конфигурации. В основном его возможности заточенный под проведение ML-экспериментов и ведение ML-проектов в целом. Рассмотрим как его использовать на простом примере обучения ML-модели...
Voilà это библиотека, которая позволяет превращать Jupyter Notebook’и в интерактивные веб-приложения и дашборды. С ее помщью вы сможете продемонстировать свою работу третьим лицам или создать целый веб-сервис. В этой статье рассмотрим основные ее возможности...
У нас было несколько сотен тысяч чатов в месяц, восемь языков разных групп, миллионы строк неразмеченных данных, тысячи тематик чатов из разных областей нашей экосистемы и команда из 7 человек. Не то, чтобы всё это было категорически необходимо, но если уж начал автоматизацию чатов, то к делу надо подходить серьёзно. Единственное, что нас беспокоило — это процент автоматизации. В мире нет ничего более непонятного, сложного и запутанного, чем естественный язык и поведение клиентов. И я знал, что довольно скоро мы в это окунёмся.
Мало кто верит, что современный data science-стек может быть построен не на Python, но такие прецеденты есть :). Стек Одноклассников формировался долгие годы, в первую очередь программистами, перешедшими в data science, но всё ещё остались близкими к проду, поэтому в его основе лежат открытые технологии JVM-стека: Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra и т.д. Это помогает нам сокращать время и затраты на ввод моделей в эксплуатацию, но иногда создаёт и сложности. Например, при подготовке базовых решений для участников SNA Hackathon 2019 пришлось сжать волю в кулак и погрузиться в мир динамической типизации. Подробности (и лёгкий троллинг) под катом :)
Привет, Хабр. Недавно прошло соревнование от Тинькофф и McKinsey. Конкурс проходил в два этапа: первый — отборочный, в kaggle формате, т.е. отсылаешь предсказания — получаешь оценку качества предсказания; побеждает тот, у кого лучше оценка. Второй — онсайт хакатон в Москве, на который проходит топ 20 команд первого этапа. В этой статье я расскажу об отборочном этапе, где мне удалось занять первое место и выиграть макбук. Команда на лидерборде называлась "дети Лёши".
Соревнование проходило с 19 сентября до 12 октября. Я начал решать ровно за неделю до конца и решал почти фулл-тайм.
Летом в банковском приложении Тинькофф появились stories (как в Instagram). На story можно отреагировать лайком, дизлайком, скипнуть или просмотреть до конца. Задача предсказать реакцию пользователя на story.
Соревнование по большей части табличное, но в самих историях есть текст и картинки.
По запросу R или Python в интернете вы найдёте миллионы статей и километровых обсуждений по теме какой из них лучше, быстрее и удобнее для работы с данными. Но к сожалению особой пользы все эти статьи и споры не несут.
Цель этой статьи — сравнить основные приёмы обработки данных в наиболее популярных пакетах обоих языков. И помочь читателям максимально быстро овладеть тем, который они ещё не знают. Для тех кто пишет на Python узнать как выполнять всё то же самое в R, и соответственно наоборот.
В ходе статьи мы разберём синтаксис наиболее популярных пакетов на R. Это пакеты входящие в библиотеку tidyverse, а также пакет data.table. И сравним их синтаксис с pandas, наиболее популярным пакетом для анализа данных в Python.
Мы пошагово пройдём весь путь анализа данных от их загрузки до выполнения аналитических, оконных функций средствами Python и R.
Привет, Хабр!
Новогодние праздники — отличное время, чтобы отдохнуть от IT использовать профессиональные навыки в любимом хобби. Ковыряясь на сайте рейтинга спортивного ЧГК, я обнаружил отличный API, позволяющий получить данные о всех играх всех турниров. Так у меня появилась идея построить граф сообщества знатоков и проверить теорию шести рукопожатий на географически разбросанном и строго оффлайновом коммьюнити. Под катом картинки графов и бесполезная статистика.
Привет, Хабр! Сегодня хочу поделиться небольшим примером того, как можно проводить кластерный анализ. В этом примере читатель не найдет нейронных сетей и прочих модных направлений. Данный пример может служить точкой отсчета для того, чтобы сделать небольшой и полный кластерный анализ для других данных. Всем заинтересованным — добро пожаловать под кат.
