Pull to refresh
33
0
Антон @sielover

Research fellow, PhD

Send message

Как быстро написать API на FastAPI с валидацией и базой данных

Reading time11 min
Views21K

Все веб-запросы обрабатываются на сервере — это хорошо всем известно. Но бывает, когда нужно написать специальный программный интерфейс, так называемый API, через который пользователи смогут централизованно получать данные и вносить изменения, например, в свой профиль.

В этой статье мы разработаем простой API с помощью самого популярного стека и FastAPI. Рассмотрим важные концепции в работе с этим фреймворком, набросаем базовую структуру проекта и развернем приложение на облачном сервере. Подробности под катом!
Читать дальше →
Total votes 45: ↑40 and ↓5+43
Comments39

Моя шпаргалка по pandas

Reading time8 min
Views595K
Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.

Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.



Нельзя сказать, что это — исчерпывающий список возможностей pandas, но сюда входят функции, которыми я пользуюсь чаще всего, примеры и мои пояснения по поводу ситуаций, в которых эти функции особенно полезны.
Читать дальше →
Total votes 32: ↑30 and ↓2+47
Comments8

Мы сделаем этот велосипед за месяц

Reading time5 min
Views163K
Правильное управление процессом разработки это не меньшая проблема, чем собственно правильный код. Начинающие руководители часто даже не задумываются об этом, наступая на одни и те же грабли. На примере одной вымышленной истории попробуем разобраться какие проблемы нас ожидают и что можно сделать.

В статье я не открою никакой тайны, и серебряной пули у меня нет. Также я не претендую на глубокое и качественное знание процесса разработки, но опишу один из простейших подходов, который применяю сам. Здесь будут описаны простые и элементарные вещи, известные всякому опытному руководителю проектов. Статья предназначена прежде всего для начинающих РП, тимлидов, и тех, кто совмещает эти должности. Впрочем, она полезна в любой сложной деятельности.

Велосипед


image
Итак, Вася долго трудился рядовым программистом, ведущим программистом и наконец стал Руководителем. У него есть команда отчаянных головорезов разработчиков в количестве двух единиц. Безусловно талантливых и знающих свое дело специалистов.

Вася получает первый заказ — надо сделать … велосипед.
Что же случилось далее
Total votes 141: ↑132 and ↓9+123
Comments89

Капсульные сети от Хинтона

Reading time6 min
Views21K


27 октября 2017 года появилась статья доктора Джофри Хинтона с соавторами из Google Brain. Хинтон — более чем известный ученый в области машинного обучения. Он в свое время разработал математику обратного распространения ошибок, был научным руководителем Яна Лекуна — автора архитектуры сверточных сетей.

Хоть презентация была достаточно скромная, корректно говорить о революционном изменении подхода к искусственным нейронным сетям (ИНС). Назвали новый подход «капсульные сети». Пока в российском сегменте интернета мало информации о них, поэтому восполню этот пробел.
Читать дальше →
Total votes 32: ↑31 and ↓1+30
Comments20

Создаем анимированные гистограммы при помощи R

Reading time4 min
Views7.6K


Анимированные гистограммы, которые можно встроить прямо в публикацию на любом сайте, становятся все более популярными. Они отображают динамику изменений любых характеристик за определенное время и делают это наглядно. Давайте посмотрим, как их создать при помощи R и универсальных пакетов.
Читать дальше →
Total votes 31: ↑30 and ↓1+29
Comments2

Препарируем t-SNE

Reading time10 min
Views80K
Работая над статьей «Глубокое обучение на R...», я несколько раз встречал упоминание t-SNE — загадочной техники нелинейного снижения размерности и визуализации многомерных переменных (например, здесь), был заинтригован и решил разобраться во всем в деталях. t-SNE это t-distributed stochastic neighbor embedding. Русский вариант с «внедрением соседей» в некоторой мере звучит нелепо, поэтому дальше буду использовать английский акроним.

Читать дальше →
Total votes 13: ↑12 and ↓1+11
Comments4

Реализация алгоритма Левенберга-Марквардта для оптимизации нейронных сетей на TensorFlow

Reading time23 min
Views30K

Это tutorial по библиотеке TensorFlow. Рассмотрим её немного глубже, чем в статьях про распознавание рукописных цифр. Это tutorial по методам оптимизации. Совсем без математики здесь не обойтись. Ничего страшного, если вы её совершенно забыли. Вспомним. Не будет никаких формальных доказательств и сложных выводов, только необходимый минимум для интуитивного понимания. Для начала небольшая предыстория о том, чем этот алгоритм может быть полезен при оптимизации нейронной сети.




Полгода назад друг попросил показать, как на Python сделать нейросеть. Его компания выпускает приборы для геофизических измерений. Несколько различных зондов в процессе бурения измеряют набор сигналов, связаных с параметрами окружающей скважину среды. В некоторых сложных случаях точно вычислить параметры среды по сигналам долго даже на мощном компьютере, а необходимо интерпретировать результаты измерений в полевых условиях. Возникла идея посчитать на кластере несколько сот тысяч случаев, и на них натренировать нейронную сеть. Так как нейросеть работает очень быстро, её можно использовать для определения параметров, согласующихся с измеренными сигналами, прямо в процессе бурения. Детали есть в статье:


Kushnir, D., Velker, N., Bondarenko, A., Dyatlov, G., & Dashevsky, Y. (2018, October 29). Real-Time Simulation of Deep Azimuthal Resistivity Tool in 2D Fault Model Using Neural Networks (Russian). Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/192573-RU


Одним вечером я показал, как keras реализовать простую нейронную сеть, и друг на работе запустил обучение на насчитанных данных. Через пару дней обсудили результат. С моей точки зрения он выглядел перспективно, но друг сказал, что нужны вычисления с точностью прибора. И если средняя квадратичная ошибка (mean squared error) получилась в районе 1, то нужна была 1е-3. На 3 порядка меньше. В тысячу раз.

Читать дальше →
Total votes 73: ↑70 and ↓3+67
Comments15

Как использовать HDF5-файлы в Python

Reading time20 min
Views46K
Всем привет!

Приближается запуск курса «Web-разработчик на Python», соответственно, мы всё так же делимся интересными статьями и приглашаем на наши открытые уроки, где можно посмотреть интересный материал, познакомиться с преподавателями и позадавать им вопросы.

Поехали!

HDF5 позволяет эффективно хранить большие объемы данных

При работе с большими объемами данных, будь то экспериментальные или имитируемые, их хранение в нескольких текстовых файлах не очень эффективно. Иногда вам нужно получить доступ к конкретному подмножеству данных, и вы хотите сделать это быстро. В этих ситуациях формат HDF5 решает обе проблемы благодаря очень оптимизированной надстроенной библиотеке. HDF5 широко используется в научных средах и имеет отличную реализацию в Python, предназначенную для работы с NumPy прямо из коробки.

Формат HDF5 поддерживает файлы любого размера, и каждый файл имеет внутреннюю структуру, которая позволяет вам искать определенный набор данных. Это можно представить как отдельный файл со своей собственной иерархической структурой, так же как набор папок и подпапок. По умолчанию данные хранятся в двоичном формате, и библиотека совместима с разными типами данных. Одним из наиболее важных вариантов формата HDF5 является то, что он позволяет прикреплять метаданные к каждому элементу структуры, что делает его идеальным для создания автономных файлов.

Читать дальше →
Total votes 20: ↑18 and ↓2+16
Comments14

Курс о Deep Learning на пальцах

Reading time2 min
Views173K
Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.


Читать дальше →
Total votes 117: ↑117 and ↓0+117
Comments31

Где и как изучать машинное обучение?

Reading time2 min
Views76K

Всем привет!


Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

Untitled_presentation
Читать дальше →
Total votes 47: ↑44 and ↓3+41
Comments19

Глубокое обучение с использованием R и mxnet. Часть 1. Основы работы

Reading time14 min
Views9.6K


Привет, Хабр!

Эта статья является первой частью руководства по приготовления нейронных сетей с использованием библиотеки mxnet на языке R. Источником вдохновения послужила онлайн-книга Deep Learning — The Straight Dope, объема которой достаточно для осознанного использования mxnet на Питоне. Примеры оттуда будут воспроизводиться с поправкой на отсутствие реализации интерфейса Gluon для R. В первой части рассмотрим установку библиотеки и общие принципы работы, а также реализуем простую линейную модель для решения задачи регрессии.
Читать дальше →
Total votes 33: ↑32 and ↓1+31
Comments1

От веб-разработчика до специалиста по машинному обучению

Reading time12 min
Views40K

Не у каждого хватает смелости поменять освоенную профессию, в которой уже достиг каких-то вершин. Ведь это требует больших усилий, а положительный результат не гарантирован. Полтора года назад мы рассказывали, как один из наших тимлидов серверной разработки переквалифицировался в iOS-программиста. И сегодня мы хотим рассказать о ещё более «крутом повороте»: Алан Chetter2 Басишвили, занимавшийся frontend-разработкой, настолько увлёкся машинным обучением, что вскоре превратился в серьёзного специалиста, стал одним из ключевых разработчиков популярного проекта Artisto, а теперь занимается распознаванием лиц в Облаке Mail.Ru. Интервью с ним читайте под катом.

Total votes 70: ↑66 and ↓4+62
Comments18

Быстрый тест производительности Python для вычислительных задач

Reading time4 min
Views27K

Мотивация


Совсем недавно вышла новая версия 0.34 библиотеки оптимизирующего JIT компилятора Numba для Python. И там ура! появилась долгожданная семантика аннотаций и набор методов для организации параллельных вычислений. За основу была взята технология Intel Parallel Accelerator.

В данной статье я хочу поделиться результатами первого тестирования скорости вычислений на основе этой библиотеки для некоторой современной машины с четырехядерным процессором.
Читать дальше →
Total votes 37: ↑35 and ↓2+33
Comments38

R и большие данные: использование Replyr

Reading time8 min
Views5K
replyr — сокращение от REmote PLYing of big data for R (удаленная обработка больших данных в R).

Почему стоит попробовать replyr? Потому что он позволяет применять стандартные рабочие подходы к удаленным данным (базы данных или Spark).

Можно работать так же, как и с локальным data.frame. replyr предоставляет такие возможности:

  • Обобщение данных: replyr_summary().
  • Объединение таблиц: replyr_union_all().
  • Связывание таблиц по строкам: replyr_bind_rows().
  • Использование функций разделения, объединения, комбинирования (dplyr::do()): replyr_split(), replyr::gapply().
  • Аггрегирование/распределение: replyr_moveValuesToRows() / replyr_moveValuesToColumns().
  • Отслеживание промежуточных результатов.
  • Контроллер объединений.

Скорее всего, вы всё это делаете с данными локально, поэтому такие возможности сделают работу со Spark и sparklyr гораздо легче.

replyr — продукт коллективного опыта использования R в прикладных решениях для многих клиентов, сбора обратной связи и исправления недостатков.

Примеры ниже.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑11 and ↓0+11
Comments0

Спортивный анализ данных, или как стать специалистом по data science

Reading time17 min
Views60K
Меня зовут Пётр Ромов, я — data scientist в Yandex Data Factory. В этом посте я предложу сравнительно простой и надежный способ начать карьеру аналитика данных.

Многие из вас наверняка знают или хотя бы слышали про Kaggle. Для тех, кто не слышал: Kaggle — это площадка, на которой компании проводят конкурсы по созданию прогнозирующих моделей. Её популярность столь велика, что часто под «кэглами» специалисты понимают сами конкурсы. Победитель каждого соревнования определяется автоматически — по метрике, которую назначил организатор. Среди прочих, Kaggle в разное время опробовали Facebook, Microsoft и нынешний владелец площадки — Google. Яндекс тоже несколько раз отметился. Как правило, Kaggle-сообществу дают решать задачи, довольно близкие к реальным: это, с одной стороны, делает конкурс интересным, а с другой — продвигает компанию как работодателя с солидными задачами. Впрочем, если вам скажут, что компания-организатор конкурса задействовала в своём сервисе алгоритм одного из победителей, — не верьте. Обычно решения из топа слишком сложны и недостаточно производительны, а погони за тысячными долями значения метрики не настолько и нужны на практике. Поэтому организаторов больше интересуют подходы и идейная часть алгоритмов.



Kaggle — не единственная площадка с соревнованиями по анализу данных. Существуют и другие: DrivenData, DataScience.net, CodaLab. Кроме того, конкурсы проводятся в рамках научных конференций, связанных с машинным обучением: SIGKDD, RecSys, CIKM.

Для успешного решения нужно, с одной стороны, изучить теорию, а с другой — начать практиковать использование различных подходов и моделей. Другими словами, участие в «кэглах» вполне способно сделать из вас аналитика данных. Вопрос — как научиться в них участвовать?
Хардкор
Total votes 71: ↑66 and ↓5+61
Comments13

Базовые принципы машинного обучения на примере линейной регрессии

Reading time20 min
Views179K
Здравствуйте, коллеги! Это блог открытой русскоговорящей дата саентологической ложи. Нас уже легион, точнее 2500+ человек в слаке. За полтора года мы нагенерили 800к+ сообщений (ради этого слак выделил нам корпоративный аккаунт). Наши люди есть везде и, может, даже в вашей организации. Если вы интересуетесь машинным обучением, но по каким-то причинам не знаете про Open Data Science, то возможно вы в курсе мероприятий, которые организовывает сообщество. Самым масштабным из них является DataFest, который проходил недавно в офисе Mail.Ru Group, за два дня его посетило 1700 человек. Мы растем, наши ложи открываются в городах России, а также в Нью-Йорке, Дубае и даже во Львове, да, мы не воюем, а иногда даже и употребляем горячительные напитки вместе. И да, мы некоммерческая организация, наша цель — просвещение. Мы делаем все ради искусства. (пс: на фотографии вы можете наблюдать заседание ложи в одном из тайных храмов в Москве).

Мне выпала честь сделать первый пост, и я, пожалуй, отклонюсь от своей привычной нейросетевой тематики и сделаю пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Я буду использовать язык питон для демонстрации экспериментов и отрисовки графиков, все это вы с легкостью сможете повторить на своем компьютере. Поехали.
Читать дальше →
Total votes 89: ↑82 and ↓7+75
Comments22

R в enterprise задачах. Хитрости и трюки

Reading time7 min
Views11K

Несмотря на то, что задачи рядового бизнеса очень часто далеки от популярной темы больших данных и машинного обучения и часто связаны с обработкой относительно малых объёмов информации [десятки мегабайт — десятки гигабайт], размазанной в произвольных представлениях по различным видам источников, применение R в качестве основного инструмента позволяет легко и элегантно автоматизировать и ускорить эти задачи.


И, естественно, после проведения анализа необходимо все это презентовать, для чего можно с успехом использовать Shiny. Далее я приведу ряд трюков и подходов, которые могут помочь в этой задачах. Уверен, что любой практикующий аналитик сможет легко добавить свои хитрости, все зависит от решаемого класса задач.


Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0+23
Comments9

Низкоуровневая оптимизация и измерение производительности кода на R

Reading time8 min
Views8.1K

За последнее десятилетие R прошёл большой путь: от нишевого (как правило, академического) инструмента до мейнстримной «большой десятки» самых популярных языков программирования. Такой интерес вызван многими причинами, среди которых и принадлежность к open source, и деятельное коммьюнити, и активно растущий сегмент применения методов machine learning / data mining в разнообразных бизнес-задачах. Приятно видеть, когда один из твоих любимых языков уверенно завоёвывает новые позиции, и когда даже далёкие от профессиональной разработки пользователи начинают интересоваться R. Но здесь есть, однако, одна большая проблема:

Какая же?
Total votes 24: ↑23 and ↓1+22
Comments11

data.table: выжимаем максимум скорости при работе с данными в языке R

Reading time9 min
Views15K

На эксклюзивных условиях представляем для вас полный вариант статьи из журнала Хакер, посвященной разработке на R. Под катом вы узнаете, как выжать максимум скорости при работе с табличными данными в языке R.


Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1+25
Comments1

Электрические схемы средствами LaTeX и TikZ

Reading time5 min
Views24K
Иногда в LaTeX нужно нарисовать несложную электрическую схему. Далее рассказано как это сделать без привлечения стороннего ПО средствами самого LaTeX. То что будет написано далее рассчитано на тех, кто уже знаком с таким средством создания векторной для LaTeX как TikZ. В противном случае нужно сначала ознакомиться с TikZ. Немного информации на русском языке есть тут . Те, кто уже знаком с TikZ — см. под кат. Данные способы рисования схем в LaTeX я использовал в процессе написания диссертации.

Вот такую схему можно нарисовать средствами LaTeX:


Читать дальше →
Total votes 31: ↑30 and ↓1+29
Comments48

Information

Rating
Does not participate
Location
Turku, Western Finland, Финляндия
Date of birth
Registered
Activity