Детектирование аномалий — интересная задача машинного обучения. Не существует какого-то определенного способа ее решения, так как каждый набор данных имеет свои особенности. Но в то же время есть несколько подходов, которые помогают добиться успеха. Я хочу рассказать про один из таких подходов — автоенкодеры.

Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы обучения с подкреплением требуют для решения задачи примерно столько же времени, как и обычный случайный поиск.

Изменилось ли что-то с того времени? Нет.

Обучение с подкреплением считается одним из трех основных путей к созданию сильного ИИ. Но трудности, с которыми сталкивается эта область машинного обучения, и методы, которыми ученые пытаются бороться с этими трудностями, наводят на мысль что, возможно, с самим этим подходом имеются фундаментальные проблемы.

• привлечение новых клиентов дороже процедур удержания. На привлечение новых клиентов, как правило, нужно потратить определенные деньги (реклама), в то время как существующих клиентов можно активизировать специальным предложением с особыми условиями;
• понимание причин ухода клиентов — ключ к улучшению продуктов и услуг.

Графовые рекомендательные системы показывают state of the art результаты, но про них редко пишут и еще реже используют в продакшене. В этой статье мы расскажем про опыт Одноклассников в применении графового подхода для задачи рекомендации групп, разберем причем тут нейросети и что делать, если не все рекомендации одинаково полезны для пользователей и портала.

Здравствуйте, коллеги. В конце 1960-ых годов прошлого века Ричард Фейнман прочитал в Калтехе курс лекций по общей физике. Фейнман согласился прочитать свой курс ровно один раз. Университет понимал, что лекции станут историческим событием, взялся записывать все лекции и фотографировать все рисунки, которые Фейнман делал на доске. Может быть, именно после этого у университета осталась привычка фотографировать все доски, к которым прикасалась его рука. Фотография справа сделана в год смерти Фейнмана. В верхнем левом углу написано: "What I cannot create, I do not understand". Это говорили себе не только физики, но и биологи. В 2011 году, Крейгом Вентером был создан первый в мире синтетический живой организм, т.е. ДНК этого организма создана человеком. Организм не очень большой, всего из одной клетки. Помимо всего того, что необходимо для воспроизводства программы жизнедеятельности, в ДНК были закодированы имена создателей, их электропочты, и цитата Ричарда Фейнмана (пусть и с ошибкой, ее кстати позже исправили). Хотите узнать, к чему эта прохладная тут? Приглашаю под кат, коллеги.

Привет.

Вы знали, что платформы для размещения объявлений часто копируют контент у конкурентов, чтобы увеличить количество объявлений у себя? Они делают это так: обзванивают продавцов и предлагают им разместиться на своей платформе. А иногда и вовсе копируют объявления без разрешения пользователей. Авито — популярная площадка, и мы часто сталкиваемся с такой недобросовестной конкуренцией. О том, как мы боремся с этим явлением, читайте под катом.

Однажды я наткнулся на интерактивную карту lastfm и решил обязательно сделать подобный проект для фильмов. Под катом история о том, как собрать данные, построить граф и создать своё интерактивное демо на примере данных с кинопоиска и imdb. Мы рассмотрим фреймворк для скрапинга Scrapy, пробежимся по методам визуализации больших графов и разберёмся с инструментами для интерактивного отображения больших графов в браузере.

SciPy (произносится как сай пай) — это библиотека для научных вычислений, основанная на numpy и скомпилированных библиотеках, написанных на C и Fortran. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных, как MATLAB, IDL, Octave, R или SciLab.

В этой статье рассмотрим основные приемы математического программирования — решения задач условной оптимизации для скалярной функции нескольких переменных с помощью пакета scipy.optimize. Алгоритмы безусловной оптимизации уже рассмотрены в прошлой статье. Более подробную и актуальную справку по функциям scipy всегда можно получить с помощью команды help(), Shift+Tab или в официальной документации.

В 2018 наша команда традиционно приняла участие в RecSys Challenge. Это ежегодный конкурс по рекомендательным системам, проводимый в рамках конференции RecSys. Он не такой масштабный, как конкурсы на Kaggle, но считается одним из самых престижных соревнований по рекомендательным системам. В этот раз задача была музыкальной — нужно было построить систему автоматического продолжения плейлистов. В этом посте я подробно рассказываю о нашем решении. Приглашаю под кат.

Всем привет! Представляю вам перевод статьи Analytics Vidhya с обзором событий в области AI / ML в 2018 году и трендов 2019 года. Материал довольно большой, поэтому разделен на 2 части. Надеюсь, что статья заинтересует не только профильных специалистов, но и интересующихся темой AI. Приятного чтения!

Навигация по статье

Часть 1
— Natural Language Processing (NLP)
— Тренды в NLP на 2019 год
— Компьютерное зрение
— Тренды в машинном зрении на 2019 год

Часть 2
— Инструменты и библиотеки
— Тренды в AutoML на 2019 год
— Reinforcement Learning
— Тренды в Reinforcement Learning на 2019 год
— AI для хороших мальчиков – движение к “этичному” AI
— Этические тренды в AI на 2019 год

Читать сначала: Часть 1 — NLP, Computer Vision

Инструменты и библиотеки

Привет, Хабр!

Три года назад на сайте Леонида Жукова я ткнул ссылку на курс Юре Лесковека cs224w Analysis of Networks и теперь мы будем его проходить вместе со всеми желающими в нашем уютном чате в канале #class_cs224w. Cразу же после разминки с открытым курсом машинного обучения, который начнётся через несколько дней.

Вопрос: Что там начитывают?
Ответ: Современную математику. Покажем на примере улучшения процесса IT-рекрутинга.

Под катом читателя ждёт история о том, как руководителя проектов дискретная математика до нейросетей довела, почему внедряющим ERP и управляющим продуктами стоит почитывать журнал Биоинформатика, как появилась и решается задача рекомендации связей, кому нужны графовые эмбеддинги и откуда взялись, а также мнение о том, как перестать бояться вопросов про деревья на собеседованиях, и чего всё это может стоить. Погнали!