Data science [ru]

@devsp Like 2 500 + MP

Статьи на тему data science, machine learning, big data, python, математика
Правила рекламы:
https://teletype.in/@abaha.91/rJiPDQPf8
По сотрудничеству - @g_abashkin
Channel's geo & Language
Russian, Russian


Channel's geo
Russian
Channel language
Russian
Category
Technologies
Added to index
19.02.2018 10:09
advertising
TGStat Bot
Bot to get channel statistics without leaving Telegram
SearcheeBot
Your guide in the world of telegram channels
TGAlertsBot
Monitoring of keywords in channels and chats
4 728
members
~1.3k
avg post reach
~3.1k
daily reach
~3
posts per day
28%
ERR %
11.22
citation index
Forwards & channel mentions
59 mentions of channel
0 post mentions
10 forwards
.Net Review
20 Jun, 18:51
Not Boring Tech
3 Jun, 12:00
Life in code
25 May, 17:00
topIT
25 May, 12:00
1С+web+mobile+etc
2 May, 10:33
ITbook
22 Apr, 10:01
Dev Daily
21 Apr, 19:00
dr.Brain
21 Apr, 19:00
1С+web+mobile+etc
28 Feb, 11:49
Говнокод
26 Feb, 11:15
Hello World
19 Feb, 16:00
Говнокод
29 Jan, 18:33
Hello World
24 Jan, 16:00
IT-обучение
30 Sep 2019, 12:30
Frontender's notes
30 Sep 2019, 10:03
EbanoeIT
14 May 2019, 11:00
WebDev
27 Mar 2019, 10:00
Frontender's notes
26 Mar 2019, 11:00
1С+web+mobile+etc
19 Mar 2019, 20:35
WebDev
5 Mar 2019, 10:00
Frontender's notes
12 Feb 2019, 10:35
Code Monkey
4 Feb 2019, 13:00
24 Jan 2019, 10:00
ProgHub
22 Jan 2019, 17:39
21 Jan 2019, 22:00
Step by Step for Web
14 Jan 2019, 10:00
Code Monkey
8 Jan 2019, 11:00
7 Jan 2019, 13:01
Frontender's notes
6 Jan 2019, 11:00
27 Dec 2018, 11:00
Frontend Klondike
24 Dec 2018, 12:00
Frontender's notes
21 Dec 2018, 11:00
Говнокод
17 Dec 2018, 12:05
Daily Coding 🔥
14 Dec 2018, 16:35
Channels quoted by @devsp
GeekBrains
5 Aug, 12:06
Frontender's notes
27 Jul, 19:15
.Net Review
20 Jun, 18:01
Robotrends.ru
20 Jun, 18:01
kaicode
30 May, 11:01
Not Boring Tech
28 May, 12:13
topIT
22 May, 19:00
Data Science
21 May, 10:01
Life in code
19 May, 17:00
@yegor256news
13 May, 10:01
18 Mar, 09:00
Hello World
20 Feb, 16:01
Clean Code
27 Jan, 17:45
Python Academy
15 Jan, 09:00
uFeed
21 Oct 2019, 14:44
Дашбордец
10 Oct 2019, 11:45
Machine_learning
29 Sep 2019, 17:38
Machine_learning
26 Sep 2019, 13:03
Типа про IT
22 May 2019, 18:30
Clean Code
3 Apr 2019, 18:00
Форсайт
23 Mar 2019, 18:00
Типа про IT
13 Mar 2019, 16:00
Dev Tools
12 Mar 2019, 15:00
Python Lounge
7 Mar 2019, 19:00
WebDev
5 Mar 2019, 10:00
Hello World
27 Feb 2019, 16:00
ИТмен
25 Feb 2019, 10:00
ИТмен
20 Feb 2019, 10:00
13 Feb 2019, 13:35
Типа про IT
7 Feb 2019, 01:07
Code Monkey
5 Feb 2019, 13:00
Blockchain Node
31 Jan 2019, 18:00
Blockchain Node
23 Jan 2019, 18:00
ProgHub
21 Jan 2019, 11:00
Blockchain Node
18 Jan 2019, 10:00
Clean Code
16 Jan 2019, 18:30
12 Jan 2019, 19:45
Recent posts
Deleted
With mentions
Forwards
Data science [ru] 9 Aug, 10:00
Объявление цикла ForClause и циклов с условием

Чтобы учесть самые разные случаи использования, существует три разных способа создания циклов for в Go, каждый из которых имеет свои возможности. Вы можете создать цикл for с условием, ForClause и RangeClause. В этом разделе мы расскажем, как объявлять и использовать ForClause и цикл с условием.
Давайте посмотрим, как мы можем использовать цикл for с ForClause.
Цикл ForClause определяется как цикл с инициирующим оператором, за которым следует условие и пост-оператор. Они имеют следующий синтаксис:
Read more
Data science [ru] 8 Aug, 19:00
​​Машинное обучение в финансах: оценка рисков и борьба с мошенничеством
Оценка кредитоспособности. Обычно в банках кредитоспособность клиента оценивают менеджеры. Сотрудники тратят на оценку много времени и часто ошибаются — отклоняют кредиты тем, кто мог бы их платить, и выдают неплатежеспособным.
Алгоритм можно научить оценивать кредитоспособность клиентов банка. Для этого в него загружают информацию о ранее выданных кредитах: выплачены они или нет, были ли просрочки или досрочное погашение. Все это помогает банку автоматизировать выдачу кредитов.
Например, Сбербанк создал «Кредитную фабрику» — систему, которая позволяет принимать решения о кредитоспособности клиента за несколько минут. В 2020 году банк запустил такую фабрику и для юридических лиц — она помогает принимать решения по кредитам для бизнеса за 7 минут. Сейчас 98% кредитов физлицам и 20% кредитов малому и среднему бизнесу выдают автоматически, что экономит миллиарды долларов.
Борьба с мошенничеством. Банки и их клиенты регулярно теряют деньги из-за мошеннических операций. Распознавать такие операции помогает машинное обучение — специальные алгоритмы учатся выявлять признаки мошеннических операций и вовремя их блокировать.
Примеры машинного обучения для предотвращения мошенничества есть у многих банков. Например, Сбербанк использует ИИ для блокировки подозрительных операций, а недавно поймал с его помощью мошенника. Зарубежный Danske Bank снизил процент ложных обвинений в мошенничестве на 60%.
Read more
Data science [ru] 8 Aug, 10:01
Что программисты ценят больше денег. 9 пунктов

Есть факторы, которые важнее денег. И они сильно влияют на мотивацию. Если работодатель их не обеспечивает, может возникнут ложное ощущение об ошибочно-выбранной профессии. А на самом деле надо просто поменять условия труда. Расскажем о них подробнее.
Read more
Data science [ru] 7 Aug, 19:00
Машинное обучение в промышленности: управление производством, минимизация простоев и аварий

Минимизация простоев на производстве. Простои из-за поломок, сбоев или нехватки сырья могут стоить заводу миллионы долларов. Машинное обучение помогает их предотвратить. Для этого с датчиков на оборудовании собирают данные, а потом смотрят, при каких показателях возникают сбои. В будущем с помощью этой информации можно предсказать, когда и почему случится простой, как его избежать.
Read more
Data science [ru] 7 Aug, 10:00
​​Обмануть систему распознавания лиц — легко

Новый инструмент конфиденциальности Fawkes сделает ваши фотографии менее узнаваемыми системами искусственного интеллекта, но вы даже не заметите разницы.
Повсеместное внедрение систем распознавания лиц начало приводить к появлению программ, обманывающих искусственные интеллекты. Это закон равенства действия и противодействия — третий закон Ньютона, который вполне применим и к социальной сфере.
Мысль о том, что фотографии, которыми мы делимся, собираются компаниями для обучения алгоритмов ИИ — не самая приятная. Но все мы так или иначе попадаем в базы. Сегодня можно купить доступ к одной из них, сфотографировать незнакомого человека и узнать все о нем за считанные секунды.
Например, фирма Clearview AI, занимающаяся распознаванием лиц, заверяет, что собрала около трех миллиардов снимков лиц с таких сайтов, как Facebook, YouTube и Venmo, которые используются для идентификации незнакомцев. Как не бороться с таким безобразием?
Поэтому был разработан специальный инструмент под названием Fawkes, созданный учеными из лаборатории SAND Sands университета Чикаго. В ней тоже используется искусственный интеллект, но он на нашей стороне. Тонко и почти неуловимо ИИ вносит коррективы в снимки, обманывая тем самым системы распознавания лиц.
Метод работы программного обеспечения нельзя назвать простым. Использование инструмента не сделает вас невидимым для систем распознавания лиц. Но программное обеспечение внесет незначительные изменения в ваши снимки, благодаря чему алгоритм сканирования изображений будет определять вас как совершенно другого человека. Это словно добавление невидимой маски.
По словам разработчиков Fawkes, эффективность программы составляет 100% и она легко обманывает современные сервисы распознавания лиц от Microsoft (Azure Face), Amazon (Rekognition) и Face ++ от китайской Megvii.
Попробуйте рассмотреть изменения сами. Слева представлены фото до обработки, а справа — после:
Read more
Data science [ru] 6 Aug, 19:00
pathlib: удобное формирование путей в файловой системе

В python 3 есть полезный модуль pathlib для формирование путей в файловой системе.
Сравните пример
Data science [ru] 6 Aug, 10:00
Когда данные слишком большие: Data Platform aaS как тренд

Большие данные (big data) возникают тогда, когда хранить информацию дешевле, чем ее выбросить. Так что люди склонны к накоплению данных. Аналитики Gartner прогнозируют, что в 2020 году мы будем хранить 40 зеттабайт неструктурированной информации. 90% этого объема образовалось за последние 2 года, и объем данных продолжает расти по экспоненте. В 2020 году каждый человек будет генерировать 1,7 МБ данных ежесекундно.
Read more
Data science [ru] 5 Aug, 19:01
Как получить координаты маршрута между двумя городами в Python
Data science [ru]
Представим, что нам нужно получить координаты маршрута между Москвой и Ярославлем. Для этого воспользуемся Google Directions API и модулем googlemaps.
Read more
Data science [ru] 5 Aug, 12:06
Что читать про IT и Digital, чтобы не отстать от трендов.

Например, образовательный канал от GeekBrains. У ребят много полезных статей и кейсов, которые сделают вас лучше.

Маркетологам и эсэмэмщикам будет интересно почитать, как строить сторителлинг в SMM, настраивать рекламу в Тик Токе, увеличить онлайн-продажи (несколько неочевидных техник!).

Для тех, кто давно хотел научиться программировать - пошаговые гайды, с чего начать учить Python или Java. 

Дизайнеры, копирайтеры, верстальщики - для вас тоже есть годный контент. 

Держите: @geekbrains_ru
Read more
Data science [ru] 5 Aug, 10:12
Пакетная обработка данных: как ускорить работу с big data в десятки раз
Data science [ru]
Разбираем одну мощнейшую методику обработки данных, позволяющую быстрее работать с большими данными. Это в несколько раз ускоряет бизнес-аналитику, получение отчетности и другие задачи, связанные с обработкой множества файлов.
Read more
Data science [ru] 4 Aug, 19:04
Go в LiteIDE
Data science [ru]
Использование интегрированных сред разработки (IDE) в ряде случаев упрощает упроавление проектом и создание приложения. Для языка Go одной из популярных сред разработки является LiteIDE. Это бесплатная кроссплатформенная среда, которую можно свободно загрузить себе на рабочий компьютер. Официальный сайт IDE - http://liteide.org/en/.
Непосредственно загрузить все файлы данной IDE можно по
Read more
Data science [ru] 4 Aug, 10:03
Алгоритмы в программировании: основные понятия

Алгоритмы описывают точную и понятную последовательность вычислительных действий на языке программирования.
Каждый алгоритм обладает следующими свойствами:
Пошаговость (Дискретность)
Алгоритм состоит из последовательности пошаговых команд. В самом начале вводится набор исходных данные (входные данные), на основе которых выполняется следующий шаг. Каждая последовательность команд выполняется лишь после того, как закончится выполнение предыдущего шага.
Определенность (Однозначность)
На каждом шаге алгоритма команда производит выполнение строго определенного действия. Однозначность полностью определяет перечень действий, которые необходимо выполнить.
Read more
Data science [ru] 3 Aug, 19:02
__slots__

Python обладает широкими динамическими возможностями. Строгая динамическая неявная типизация позволяет не указывать типы, но при этом не бояться что в коде просуммируем строку и число. Однако за динамичность приходиться платить - памятью и скоростью.
Но что если хочется максимально уменьшить размер объектов (а в python все объекты) и при этом не потерять в функциональности? Для примера возьмем плоскость. На плоскости, пускай, надо разместить миллион точек (что не так много). При этом надо иметь возможность красить точку в разные цвета, расстояния подсчитывать и прочие действия.
Иными словами:
Read more
Data science [ru] 3 Aug, 11:54
Гениально или глупо? Самая неоднозначная нейросеть
Некоторые считают нейронную сеть экстремального обучения (ELM) одной из самых удачных нейросетей — изучению её архитектуры даже посвящена отдельная конференция. Сторонники ELM утверждают, что для выполнения стандартных задач ей нужно в разы меньше времени и примеров. С другой стороны, хоть такие нейросети пока мало представлены в сфере машинного обучения, они уже подвергаются жёсткой критике со стороны экспертов, в том числе и Яна Лекуна: по их мнению, ELM явно не заслуживает того внимания и доверия, которое ей оказывают.
Чаще всего концепцию нейросети экстремального обучения считают интересной.
Read more
Data science [ru] 2 Aug, 19:01
ОПЕРАТОРЫ УПРАВЛЕНИЯ ЦИКЛАМИ НА ЯЗЫКЕ GO
Data science [ru]
Операторы управления циклами на языке Go используются для изменения выполнения программы. Когда выполнение данного цикла вышло из области видимости, объекты, созданные в области действия, также сносятся. Язык Go поддерживает 3 типа операторов управления циклами:

Перемена
Перейти к
Продолжить
Перерыв Заявление
Оператор break используется для завершения цикла или оператора, в котором он представлен. После этого элемент управления перейдет к операторам, представленным после оператора break, если они доступны. Если оператор break присутствует во вложенном цикле, то он завершает только те циклы, которые содержат оператор break.
Блок-схема:
Read more
Data science [ru] 2 Aug, 10:02
Основные недостатки языка Python
Язык программирования Python славится своей простотой и лаконичностью. Немногословный и понятный синтаксис, похожий на псевдокод, а также сильная динамическая типизация способствуют быстрому и безболезненному обучению новичков.

Интерпретатор языка берёт на себя всю низкоуровневую работу, освобождая программиста от необходимости ручного управления памятью. Практическая невозможность получить segmentation fault, а также удобная система исключений, снабжённая понятными сообщениями, позволяют оперативно отлаживать программы. Ситуации, когда их падения из-за возникшей ошибки требуют глубокого дебаггинга, достаточно редки.

Непереполняемые целые числа и безопасность при работе с контейнерами стандартной библиотеки делают из Python хорошее средство предварительного прототипирования идей, а большое число высококачественных математических библиотек обуславливают лидерство этого языка в области машинного обучения, анализа данных и научных вычислений.
Read more
Data science [ru] 1 Aug, 19:00
Функция расширения kotlin
Data science [ru]August 01, 2020
Kotlin дает программисту возможность добавлять больше функциональности к существующим классам, не наследуя их . Это достигается с помощью функции, известной как расширения . Когда функция добавляется в существующий класс, она называется расширением функции .

Чтобы добавить функцию расширения к классу, определите новую функцию, добавленную к имени класса, как показано в следующем примере:
Read more
Data science [ru] 1 Aug, 10:01
​​На музыкальном фестивале в США выступил ИИ. Он представил десятиминутный клип, который сняли специально для этого концерта.

На музыкальном фестиваля Lollapalooza, который в этом году проходит онлайн, выступил искусственный интеллект (ИИ). Аватар Miquela представил песню «Hard Feelings» и 10-минутный клип на композицию.
Miquela — это цифровой аватар, который изначально был инфлюенсером в социальных сетях. Однако в 2019 году робот выпустил несколько синглов и музыкальных клипов. Выступление на Lollapalooza стало для нее первым в истории.
Создатели Miquela — стартап Brud из Калифорнии. Это один из самых популярных аватаров в социальной сети Instagram. Согласно отчету маркетинговой платформы CreatorIQ, у Miquela более 1,8 млн активных подписчиков. Аналитика аккаунта показала, что коэффициент влияния Miquela на аудиторию составляет 2,54%, что соответствует среднему показателю человека-блогера.
По словам Николь де Айора, главного исполнительного директора компании Brud, им предложили выступление аватара сразу после новостей о переносе фестиваля Lollapalooza в онлайн. Компания сняла клип на «Hard Feelings» специально для этого концерта. Это видео сделали дистанционно: режиссер работал из Торонто, хореограф — из Нью-Йорка, а программисты и специалисты по ИИ — из Лос-Анджелеса.
В Brud объяснили, что в этом клипе они не хотели встраивать Miquela в окружающий мир, а сделали ее собственную вселенную. Видео сделали с помощью инструмента Unreal Engine, а для создания кадров использовали виртуальные камеры.
Read more
Data science [ru] 31 Jul, 19:00
КОТЛИН | ПОЛУЧИТЬ ЧАСТИ КОЛЛЕКЦИИ
Data science [ru]
Kotlin предоставляет функции расширения для извлечения частей коллекции. Функция-член, определенная вне класса, называется функцией расширения . Эти функции расширения могут предоставлять различные способы выбора различных элементов из списка.
Четыре функции расширения:

Кусочек
Возьми и брось
Блочная
Оконный
Data science [ru] 31 Jul, 10:00