Привет, Хабр! Я тружусь в команде Антиспама, и, как и у большинства бэкенд-разработчиков Badoo, большая часть времени у меня уходит на работу с PHP-кодом.

С этой работой связано много специфических проблем и задач, которые можно решить или упростить. Когда мне надоело вручную делать то, что может делать за меня IDE, я решил попробовать доработать самую распространённую в компании IDE — PhpStorm — и написать плагин, решающий рутинные задачи, упростив тем самым жизнь себе и коллегам.

Так появился плагин Badoo для PhpStorm, который мы сегодня активно используем. За несколько лет его возможности серьёзно расширились, мы его развиваем, и в этой статье я расскажу на примере наших кейсов, как адаптировать IDE под свои задачи и инструменты, и докажу, что это не так сложно, как кажется.

Проходя собеседование на позицию Product Owner я понял, что у меня серьезный пробел по бизнес метрикам в Agile проекте, т.к. работаю в госструктуре. В русском сегменте информация достаточно скудная. В английском сегменте очень понравилась статья Ashwinee Kalkura. Поэтому решил сделать немного вольный перевод. Оригинал статьи здесь.

Что значат метрики для Agile команд?

Многие пытаются понять, что же такое «лучшая практика» в отрасли, и наложить её на свой продукт, чтобы улучшить свои собственные показатели. Некоторое время я размышлял над тем, существует ли такое универсальное и эффективное решение.

Организации склонны копировать «то, что сработало для других», даже не заботясь об ограничениях и условиях, в которых конкретная метрика работала на «других».

Тогда, что измерять? На мой взгляд, организации, которые поняли, что и сколько измерять в продукте, выжили и процветают до сих пор. Они в конечном итоге стали Agile-организациями. Когда у них несколько продуктов, у них разные подходы для каждого из них. Некоторым продуктам потребуется много статистики и данных, в то время как некоторым понадобиться лишь пара метрик!

И как тогда понять, что именно нужно измерить? Для меня ближайший путеводитель — это 7-й принцип в Agile Manifesto — «работающее программное обеспечение — лучший измеритель прогресса». Если Вы можете определить, что является для Вас рабочим программным обеспечением, становится легче измерить прогресс.

Опять же, каждый должен определять свое «работающее» программное обеспечение по-разному. Поэтому очень важно иметь целостное представление о том, кем является заказчик, кто разработчик, кто спонсор и, кто управляет процессом. Попробуем рассмотреть процесс со стороны каждого из них.

Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть.
Сет Шостак

Введение.

Серия моих статей является расширенной версией того, что я хотел увидеть когда только решил познакомиться с нейронными сетями. Он рассчитан в первую очередь на программистов, желающих познакомится с tensorflow и нейронными сетями. Уж не знаю к счастью или к сожалению, но эта тема настолько обширна, что даже мало-мальски информативное описание требует большого объёма текста. Поэтому, я решил разделить повествование на 4 части:

1. Введение, знакомство с tensorflow и базовыми алгоритмами (эта статья)
2. Первые нейронные сети
3. Свёрточные нейронные сети
4. Рекуррентные нейронные сети

Изложенная ниже первая часть нацелена на то, чтобы объяснить азы работы с tensorflow и попутно рассказать, как машинное обучение работает впринципе, на примере tensorfolw. Во второй части мы наконец начнём проектировать и обучать нейронные сети, в т.ч. многослойные и обратим внимание на некоторые нюансы подготовки обучающих данных и выбора гиперпараметров. Поскольку свёрточные сети сейчас пользуются очень большой популярность, то третья часть выделена для подробного объяснения их работы. Ну, и в заключительной части планируется рассказ о рекуррентных моделях, на мой взгляд, — это самая сложная и интересная тема.