Постоянно растущий ассортимент продуктов питания изменит вкусовые предпочтения людей, а технологии продолжат предлагать новое и инновационное — представим, как это изменит наш рацион питания в 2030 году.

Представте себе, как было бы удобно, написать предложение и найти похожее к нему по смыслу. Для этого нужно уметь векторизовать всё предложение, что может быть очень не тривиальной задачей.

По специфике своей работы, я должен искать похожие запросы в службу поддержки и даже имея достаточно большую разметку, бывает тяжело собрать необходимое количество сообщений подходящих по тематике, но написанных другими словами.

Ниже обзорное исследование на способы векторизации всего предложения и не просто векторизации, а попытка векторизовать предложение с учётом его смысла.

Например две фразы 'эпл лучше самсунг' от 'самсунг лучше эпл', должны быть на противоположном конце по одному из значений вектора, но при этом совпадать по другим.

Можно привести аналогию с картинкой ниже. По шкале от кекса до собаки они находятся на разных концах, а по количеству чёрных точек и цвету объекта на одном.

Новые архитектуры нейросетей

Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется»

В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области.

Статья не претендует на полноту охвата и хорошее понимание прочитанных «по диагонали» статей. Автор уверен, что пока писал эту статью, появилось еще много новых архитектур. Например, смотрите здесь: https://paperswithcode.com/area/computer-vision.

Данный текст является продолжением серии статей, посвященных краткому описанию основных методов анализа данных. В предыдущий раз мы осветили методы классификации, сейчас рассмотрим способы прогнозирования. Под прогнозированием будем понимать поиск конкретного числа, которое ожидается получить для нового наблюдения или для будущих периодов. В статье указаны названия методов, их краткое описание и скрипт на Python. Конспект может быть полезен перед собеседованием, в соревновании или при запуске нового проекта. Предполагается, что аудитория знает эти методы, но имеет необходимость быстро освежить их в памяти.

Анализ и обработка текстов на естественном языке является постоянно актуальной задачей, которая решалась, решается и будет решаться всеми доступными способами. На сегодня хотелось бы поговорить о средствах решения для решения этой задачи, именно, на языке Julia. Безусловно, в виду молодости языка, здесь нет столь развитых средств анализа, как, например Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP, GATE и пр., как, например, для языка Java. Однако, даже уже разработанные библиотеки, вполне могут использоваться как для решения типовых задач, так и быть рекомендованными в качестве точки входа для студентов, которым интересна область обработки текстов. А синтаксическая простота Julia и её развитые математические средства, позволяют с лёгкостью погрузиться в задачи кластеризации и классификации текстов.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) делится на два больших класса: Model-Free и Model-Based. В первом случае действия оптимизируются напрямую по сигналу награды, а во втором нейросеть является только моделью реальности, а оптимальные действия выбираются с помощью внешнего планировщика. У каждого подхода есть свои достоинства и недостатки.

Разработчики из Berkeley и Google Brain представили Model-Based алгоритм PDDM с улучшенным планировщиком, позволяющий эффективно обучаться сложным движениям с большим числом степеней свободы на небольшом числе примеров. Чтобы научиться вращать мячи в роботизированной руке с реалистичными суставами пальцев с 24 степенями свободы, потребовалось всего 4 часа практики на реальном физическом роботе.

• Работа с поставщиками. Чтобы продать что-то ненужное, нужно сначала купить что-то ненужное.
• Управление каталогом. У кого-то узкая специализация, а кто-то продает сотни тысяч разных товаров.
• Управление розничными ценами. Тут придется учесть и цены поставщиков, и цены конкурентов, и доступные финансовые инструменты.
• Работа со складом. В принципе, можно и не иметь собственного склада, а забирать товар со складов партнеров, но так или иначе вопрос стоит.
• Маркетинг. Тут наполнение сайта контентом, размещение на площадках, реклама (онлайн и офлайн), акции и много чего еще.
• Прием и обработка заказов. Колл-центр, корзина на сайте, заказы через мессенджеры, заказы через площадки и маркетплейсы.
• Доставка.
• Бухгалтерия и прочие внутренние системы.