• Провалы футурологов. Идеи из фильмов, которые не осуществились

      Прогресс — это прекрасно. Современные технологии упрощают жизнь человека, делают ее безопаснее, а при должном уровне фантазии — еще и интереснее.

      Фантасты часто создают на страницах своих произведений мир, повествующий нам не только о сложных ситуациях и моральном выборе людей из будущего, но и о гаджетах, новых технологиях, которые, по их предположениям, могут использоваться через годы.

      Мы сейчас живем в то время, которое и было для писателей XX века будущим. Его они и пытались описать. Интересно сравнить их предположения с тем, что мы имеем сейчас. Мобильные устройства, беспроводная связь, лазеры на службе медицины и ВПК, умные протезы, неплохо прокачавшиеся со времен ноги Долговязого Джона Сильвера и прочее.

      Бывает, что фантасты, авторы комиксов и фильмов рисовали в своем воображении устройства, которые представлялись им вполне себе возможными уже лет через 20, и при этом очень удобными и полезными. Однако реальность оказалась такова, что создать такой девайс людям будущего (то есть нам с вами) оказалось не под силу.

      Работая в области информационных технологий, мы с вами постоянно сталкиваемся с новыми идеями. У нас в ЛАНИТ есть специальные команды, отвечающие за акселерацию внешних и внутренних стартапов. Тема изобретательства, инноваций, поиска жизнеспособных проектов нам очень близка.

      Поэтому сегодня мы поговорим об устройствах, которые наверняка пригодились бы каждому, но которые современная наука не в силах воплотить в жизнь. Пока.

      image
      Читать дальше →
    • Классификация больших объемов данных на Apache Spark с использованием произвольных моделей машинного обучения

        Часть 2: Решение


        И снова здравствуйте! Сегодня я продолжу свой рассказ о том, как мы классифицируем большие объёмы данных на Apache Spark, используя произвольные модели машинного обучения. В первой части статьи мы рассмотрели саму постановку задачи, а также основные проблемы, которые возникают при организации взаимодействия между кластером, на котором хранятся и обрабатываются исходные данные, и внешним сервисом классификации. Во второй части мы рассмотрим один из вариантов решения данной задачи с использованием подхода Reactive Streams и его реализации с использованием библиотеки akka-streams.

        Читать дальше →
      • Классификация больших объемов данных на Apache Spark с использованием произвольных моделей машинного обучения

          Часть 1: Постановка задачи


          Привет, Хабр! Я архитектор решений в компании CleverDATA. Сегодня я расскажу про то, как мы классифицируем большие объемы данных с использованием моделей, построенных с применением практически любой доступной библиотеки машинного обучения. В этой серии из двух статей мы рассмотрим следующие вопросы.

          • Как представить модель машинного обучения в виде сервиса (Model as a Service)?
          • Как физически выполняются задачи распределенной обработки больших объемов данных при помощи Apache Spark?
          • Какие проблемы возникают при взаимодействии Apache Spark с внешними сервисами?
          • Как при помощи библиотек akka-streams и akka-http, а также подхода Reactive Streams можно организовать эффективное взаимодействие Apache Spark с внешними сервисами?

          Изначально я планировал написать одну статью, но так как объем материала оказался достаточно большим, я решил разбить ее на две части. Сегодня в первой части мы рассмотрим общую постановку задачи, а также основные проблемы, которые необходимо решить при реализации. Во второй части мы поговорим о практической реализации решения данной задачи с использованием подхода Reactive Streams.

          Читать дальше →
        • Ланитовские среды. Почему ЛАНИТ поверил в блокчейн

            В этой статье мы расскажем о внутреннем проекте для сотрудников группы ЛАНИТ — традиционных встречах с экспертами по актуальным технологическим темам, которые проходят в нашем центральном офисе по средам и называются соответственно «Своя среда». На одном из таких вечеров руководитель только что запущенного стартапа DTG Денис Реймер объяснил, почему группа ЛАНИТ видит перспективу в блокчейн-технологиях. Подробности — в нашем посте под катом.

            Читать дальше →
            • +32
            • 4,6k
            • 4
          • Информационные системы с понятийными моделями. Часть вторая

              В первой части статьи мы начали разговор о новом классе высокоуровневых моделей предметной области, названных понятийными. В отличие от других аналогичных моделей в понятийных моделях связи между понятиями сами являются понятиями, а модель строится на основе выявления и описания абстракций, послуживших образованию (определению) понятий предметной области. Это позволяет конечным пользователям строить и актуализировать модели предметной области путем простых и естественных операций создания, изменения и удаления понятий и их сущностей.

              Здесь, во второй части, поговорим о том, как может быть реализована полнофункциональная информационная система, основанная на понятийном моделировании предметных областей. Теперь уже в деталях рассмотрим информационную систему LANCAD, которую в нашей компании “ИНСИСТЕМС” используют для организации проектной деятельности по разработке проектно-сметной документации для строительства.

              Следует заметить, что появление информационной системы LANCAD явилось результатом реализации нескольких крупных проектов компании.

              Читать дальше →
            • Информационные системы с понятийными моделями. Часть первая

                Внедряя современные информационные системы, крупные компании рассчитывают быстрее принимать решения, обнаруживать скрытые для бизнеса резервы и возможности, анализировать накопленный опыт и выстраивать прогнозы на основе выявленных закономерностей. Однако реальная отдача от информационных систем часто оказывается значительно ниже, а сроки внедрения и затраты – выше ожидаемых. Причин может быть великое множество, в том числе и связанных с неэффективным управлением, человеческим фактором, устарелой инфраструктурой.

                Существенные недостатки есть и у самих информационных систем. В этой статье я предлагаю поговорить не о традиционных – трёхслойных – АИС, а о системах с четырехслойной архитектурой, где новый четвертый слой – слой представления – реализует понятийную модель предметной области. Для актуализации модели при изменениях в предметной области не требуется программировать. Более того, как актуализация модели, так и прикладные задачи решаются посредством семантически инвариантных для всех предметных областей операций над сущностями понятий.

                В итоге удается улучшить вычислительные, технологические и эксплуатационные характеристики информационных систем с понятийными моделями предметной области. Но об этом далее.

                Читать дальше →
              • Женские сети: кто делает за нас выбор?

                  Взлет интереса к машинному обучению во многом связан с тем, что модели способны дать ощутимый прирост прибыли в областях, связанных с предсказанием поведения сложных систем. В частности, той сложной системой, чье поведение предсказывать выгодно, является человек. Обнаружить мошенничество на ранней стадии, выявить склонность клиентов к оттоку – эти задачи возникают регулярно и уже стали классическими в Data Science. Безусловно, их можно решать различными методами, в зависимости от пристрастий конкретного специалиста и от требований бизнеса.

                  У нас была возможность использовать нейронные сети для решения задачи по предсказанию поведения людей, а специфика области применения была связана с индустрией красоты. Основной аудиторией для “опытов” стали женщины. Мы по сути пришли к вопросу: может ли искусственная нейронная сеть понять настоящую нейронную сеть (человека) в той области, в которой даже сам человек еще не осознал своего поведения. Как мы ответили на этот вопрос и что у нас получилось в итоге, можно узнать далее.

                  Читать дальше →
                • Инвентаризируй это, инвентаризируй то: SAM

                    Удовольствие от уборки способен получить далеко не каждый, но и жить в бардаке невозможно. Вот и CIO приходится проводить инвентаризацию нажитого за годы оборудования и софта, чтобы не столкнуться с Error Code: 418 I’m a teapot.

                    Да, наверное, есть компании, которые держат свои угодья в полном порядке, ведь они давно озаботились этим вопросом, изучили методологию управления активами и взяли под контроль весь жизненный цикл ИТ-инфраструктуры и всего программного обеспечения ( cout << «УТОПИЯ!» << endl;). Не будем сейчас об этих тружениках. Если вы не из их числа, предлагаем разобраться со способами оптимизации процессов управления ИТ-активами. Поговорим про SAM Services и различные методы инвентаризации, а закруглиться мы бы хотели на сводной таблице с наиболее часто используемыми нами тулами и их фичами.

                    Как должна была выглядеть сцена пыток Ковача. Кадр из сериала Altered Carbon / «Видоизмененный углерод»
                    Читать дальше →
                  • Цифровая трансформация телекома, или как операторы «идут» в ИТ

                      Традиционные телекоммуникационные операторы, включая сотовые компании, попали в очень неприятную ситуацию: доходы практически не растут, а трафик стремительно увеличивается. Эти «ножницы» могут существенно «порезать» их прибыль и даже поставить под угрозу существование на рынке. Чтобы избежать этого, не оказавшись всего лишь «трубой» для перекачки трафика, операторам необходимо провести глубокую трансформацию своей инфраструктуры и бизнеса в целом. Работая с сетевым и телекоммуникационным оборудованием, мы в СompTek проанализировали возможности трансформации операторов. Они неразрывно связаны с использованием самых современных ИТ-разработок и привлечением экспертизы ИТ-интеграторов.

                      Читать дальше →
                      • +30
                      • 8,5k
                      • 4
                    • [Хабра-оффтоп] Maratona di Roma, или первый марафон для ИТ-шника

                        В Риме 8 апреля 2018 года я пробежал свой первый марафон (время — 4:29.41). У нас очень спортивная компания (см. отчет о ИТ-чемпионате в Гонке героев), но очень многие друзья и коллеги, которые меня поздравляли, абсолютно не представляли себе, что такое марафон и как интерпретировать мой результат.

                        Наш диалог был примерно следующим (Д — друг, Я — я):

                        (Д): Ну че красавчик! Ты что-то там, говорят, пробежал?
                        (Я): Спасибо, да, марафон.
                        (Д): Ну ты не умничай, скажи сколько пробежал?
                        (Я): 42 км 195 метров, конечно же, за 4:30.
                        (Д): Ни фига себе пробежал 42 км за 4:30! Да ты просто мегамонстр!

                        Для меня эти вопросы даже сначала показались дикими, т.к. я уже погрузился в беговую тематику. Поэтому я решил написать небольшой отчет о своем первом марафоне, коротко рассказать, что это такое и трудно ли подготовиться к марафону обычному ИТ-шнику.

                        Читать дальше →
                      Самое читаемое