Именно таким вопросом я задался, когда будучи простым физическим лицом и гражданином РФ, устроился на удалённую работу разработчиком ПО в одну иностранную компанию и начал получать заработную плату валютой из-за рубежа. Порывшись в Сети на предмет возможностей легализации своего дохода не нашёл чётких и точных ответов и руководств. Пришлось искать информацию самому. Результатами своих изысканий я и хочу поделиться со всеми.

Сразу пишу к чему пришёл в ходе изысканий:

1. ИП на ПСН
2. поступление оплаты за услуги по разработке ПО на счёт ИП в долларах США
3. основание для оплаты инвойс, сумма которого не превышает 200 000 руб.
4. инвойсы выставляются по-мере необходимости
5. ККТ не используется

То есть, спокойно работаю, в конце оговоренного периода формирую инвойс, в котором указываю согласованную с работодателем сумму не превышающую указанный порог, получаю деньги прямо на расчётный счёт, оплачиваю раз в год или в течение года патент и взносы в размере 54 000 рублей и больше не переживаю о том, что завтра злобные налоговики придут ко мне с повесткой и ужасными новостями (это была минутка юмора). В следующем году эта сумма подрастёт до 60 000 рублей за год.

Почему так? Какие могут быть ещё варианты? Чем плохи для меня Upwork, PayPal и Payoneer? Попробую ответить под катом. Кому интересны все эти детали, читаем дальше :-)

С недавних пор я снова перешёл на 100% работу из дома и стал использовать стол для работы стоя. Хочу поделиться дампом своего опыта на тему здоровья, призвать закончить прокрастинировать и начать работать стоя.

Сначала, о том, почему стол для работы стоя — не панацея...

Главнокоммивояжер Аристарх поглядывал на Пророка, покручивая дубинкой от снежных троллей — ходовым сезонным товаром — 11% отклонение прогноза продаж на 10 дней в среднем (MAPE) впечатлило и, как у нас в чате говорят, зашло в роли baseline. Если он так же хорош, как и их Цукерберг, то сразу в прод — таков был первый порыв. Пророк поглядывал на главнокоммивояжера, прищурив правый глаз. Такой серьезный, в костюме, и верит в то, что инновации апплодисментами встретят и сразу же примут — мысль в голове вертелась, постепенно обретая форму. А Вы в курсе, юноша, скольким коллегам и контрагентам со своими нововведениями немилы станете? Они же Вас невзлюбят сразу, к гадалке не ходи! В общем, порыв жил обычным циклом инноваций.

В дисциплине управления проектами стейкхолдерами называют всех, кого проект коснется (а также тех, кто может оказать на него влияние). Люди они разные, со своими интересами, ожиданиями, и чаяниями. Закрыть глаза в надежде, что и проекта не заметят — весьма опрометчиво (вспоминается неприглашенная колдунья). Boston Consulting Group оценивает долю IT проектов, почивших по не-техническим причинам, в 75%. Последние две редакции свода знаний по управлению проектами (PMBOK) выделяют процессы по управлению стейкхолдерами в отдельную область знаний под счастливым номером 13 и настоятельно рекомендуют учитывать связи между ними, центры влияния, а также культуру общения для повышения шансов на успех.

Мы покажем, как оценить стейкхолдеров с помощью машинного обучения. Выделим группы похожих между собой людей и решим задачу кластеризации — сегментации клиентов в терминах маркетинга — в социальных структурах, которые построим из: 1) потоков сообщений и 2) эмоциональной окрашенности текста. Для этого заглянем в переписку, любезно предоставленную г-жей Клинтон, способом, предложенным в журнале Биоинформатика.

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13 Гб видеопамяти на борту. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные tensorflow модели и использовать tensorboard. В данном посте, я хочу поделиться опытом и рассказать, как эти возможности добавить в colab. А напоследок покажу, как можно получить доступ к контейнеру по ssh и пользоваться привычными удобными инструментами bash, screen, rsync.

Привет, Хабр! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!

Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

Статьи на сегодня:

Всегда наступает то самое время, когда обученную модель нужно выпускать в production. Для этого часто приходится писать велосипеды в виде оберток библиотек машинного обучения. Но если Ваша модель реализована на Tensorflow, то у меня для Вас хорошая новость — велосипед писать не придется, т.к. можно использовать Tensorflow Serving.

В данной статье мы рассмотрим как использовать Tensorflow Serving для быстрого создания производительного сервиса по распознаванию изображений.

Всем привет!

Вот мы постепенно и дошли до продвинутых методов машинного обучения. Сегодня обсудим, как вообще подступиться к обучению модели, если данных гигабайты или десятки гигабайт. Обсудим приемы, позволяющие это делать: стохастический градиентный спуск (SGD) и хэширование признаков, посмотрим на примеры применения библиотеки Vowpal Wabbit.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

Здравствуйте, коллеги. Рассмотрим обычный онлайн-эксперимент в некоторой компании «Усы и когти». У неё есть веб-сайт, на котором есть красная кнопка в форме прямоугольника с закругленными краями. Если пользователь нажимает на эту кнопку, то где-то в мире мурлычет от радости один котенок. Задача компании — максимизация мурлыкания. Также есть отдел маркетинга, который усердно исследует формы кнопок и то, как они влияют на конверсию показов в клико-мурлыкания. Потратив почти весь бюджет компании на уникальные исследования, отдел маркетинга разделился на четыре противоборствующие группировоки. У каждой группировки есть своя гениальная идея того, как должна выглядеть кнопка. В целом никто не против формы кнопки, но красный цвет раздражает всех маркетологов, и в итоге было предложено четыре альтернативных варианта. На самом деле, даже не так важно, какие именно это варианты, нас интересует тот вариант, который максимизирует мурлыкания. Маркетинг предлагает провести A/B/n-тест, но мы не согласны: и так на эти сомнительные исследования спущено денег немерено. Попробуем осчастливить как можно больше котят и сэкономить на трафике. Для оптимизации трафика, пущенного на тесты, мы будем использовать шайку многоруких байесовских бандитов (bayesian multi-armed bandits). Вперед.

Привет, Хабр. Это пост-отчет-тьюториал про беспилотные автомобили — как (начать) делать свой без расходов на оборудование. Весь код доступен на github, и помимо прочего вы научитесь легко генерить такие класные картинки:

Поехали!

Сообщество Open Data Science приветствует участников курса!

В рамках курса мы уже познакомились с несколькими ключевыми алгоритмами машинного обучения. Однако перед тем как переходить к более навороченным алгоритмам и подходам, хочется сделать шаг в сторону и поговорить о подготовке данных для обучения модели. Известный принцип garbage in – garbage out на 100% применим к любой задаче машинного обучения; любой опытный аналитик может вспомнить примеры из практики, когда простая модель, обученная на качественно подготовленных данных, показала себя лучше хитроумного ансамбля, построенного на недостаточно чистых данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Прогнозирование временных рядов — это достаточно популярная аналитическая задача. Прогнозы используются, например, для понимания, сколько серверов понадобится online-сервису через год, каков будет спрос на каждый товар в гипермаркете, или для постановки целей и оценки работы команды (для этого можно построить baseline прогноз и сравнить фактическое значение с прогнозируемым).

Существует большое количество различных подходов для прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA, ARCH, регрессионные модели, нейронные сети и т.д.

Сегодня же мы познакомимся с библиотекой для прогнозирования временных рядов Facebook Prophet (в переводе с английского, "пророк", выпущена в open-source 23-го февраля 2017 года), а также попробуем в жизненной задаче – прогнозировании числа постов на Хабрехабре.

Вы все, наверное, уже видели сверх-реалистичных кошечек, которых можно рисовать вот тут.

Давайте разбираться, что же там внутре.