Pull to refresh
0
1
Skillfactory School @skillfactory_school

Школа Computer Science

Send message

Как писать код на Go? Подход Google. Часть первая

Reading time11 min
Views6.8K

Рекомендации по стилю для проектов из Google с открытым исходным кодом


Руководство по стилю Go


Принципы стиля


Есть несколько охватывающих всё принципов, которые резюмируют представления о том, как писать читаемый код на языке Go. Ниже перечислены признаки читаемого кода в порядке их важности:


  1. Ясность: Назначение и обоснованность кода должны быть понятны читателю.
  2. Простота: Код должен выполнять свою задачу самым простым способом.
  3. Лаконичность: Код должен содержать как можно меньше воды.
  4. Сопровождаемость: Код должен быть написан так, чтобы его легко было поддерживать.
  5. Согласованность: Код должен согласоваться с более масштабной кодовой базой Google.

Подробности — к старту курса по Backend-разработке на Go.

Читать дальше →

Таинственный мир информационной геометрии. Введение

Reading time8 min
Views7.9K


Изображение создано автором с помощью искусственного интеллекта


У многих из нас в старших классах отношения с геометрией напоминали несчастную любовь, переходящую в ненависть. Особенно нелегко было, когда речь зашла о координатах и объёме. Даже расчёты с использованием геометрии вызывали отторжение. А впереди ждал бум информационных технологий и шумиха вокруг машинного обучения, ИИ и науки о данных. Всё это побудило многих нырнуть в тёмные глубины математики, где среди прочих дисциплин нас снова ждала геометрия. Информационная геометрия применима в статистическом многомерном обучении (statistical manifold learning), которое недавно зарекомендовало себя в обучении на высокоразмерных наборов данных без учителя. Также информационная геометрия позволяет вычислять расстояние между двумя вероятностными мерами, что находит применение при подборе шаблонов, построении альтернативных функций потерь для обучения нейронной сети, сети распространения убеждений и решении задач оптимизации. Подробности — к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Читать дальше →

ExperienceTech: студенты SkillFactory создали ИИ для бионического протеза

Reading time8 min
Views1.8K


Хакатоны в начале IT-карьеры — это шанс решить проблемы, которые нужно решать прямо сейчас, а ещё — реальный опыт командной работы. Будушие заказчики проектов на хакатонах могут проверить свои идеи. И самое главное: хакатоны помогают сделать жизнь людей лучше. Cтуденты SkillFactory на хакатоне прокачивали прототип бионического протеза на оптических датчиках «Моторики» — российского разработчика современных протезов рук. Подробности — к старту флагманского курса по Data Science.

Читать дальше →

Иголка в стоге сена: как в SkillFactory работают с экспертами

Reading time7 min
Views2.6K

Обучать других способен не каждый: для этого нужны по-настоящему сильная мотивация, желание помогать другим и вдохновляться чужими успехами. Поэтому подбор экспертов на курсы похож на поиск иголки в стоге сена: мы находим не только лучших специалистов в своей сфере, но еще и энтузиастов, готовых делиться знаниями. Таня Асафьева (@Asafyeva_Tanya), тимлид рекрутеров по экспертам, и Настя Постовская (@chanast), старший продюсер направления «Кодинг», рассказывают, как проходит этот процесс и что сотрудничество дает экспертам.

Читать далее

Пандемия данных. Почему в будущем медицина будет всё больше основываться на данных?

Reading time7 min
Views3.3K

Методы работы с большими данными всё активнее применяются в медицинской сфере: биоинженерии, биостатистике и биоинформатике, медицинской физике и аналитике. Вместе с экспертами онлайн-магистратуры МФТИ «Прикладной анализ данных в медицинской сфере» разбираемся, как Data Science интегрирует медицину будущего в практики настоящего.

Читать далее

Нужно больше датасетов. Музыка, IT-скилы и котики

Reading time10 min
Views4.6K

Привет, Хабр! Совсем недавно мы писали про открытый датасет, собранный командой студентов магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС и Zavtra.Online (подразделение SkillFactory по работе с университетами) в рамках первого учебного Дататона. А сегодня представим вам целых 3 датасета от команд, которые также вышли в финал.

Все они разные: кто-то исследовал музыкальный рынок, кто-то – рынок труда IT-специалистов, а кто-то и вовсе домашних кошек. Каждый из этих проектов актуален в своей сфере и может быть использован для того, чтобы что-то усовершенствовать в привычном ходе работы. Датасет с котиками, например, поможет судьям на выставках. Датасеты, которые необходимо было собрать студентам, должны были представлять собой MVP (таблица, json или структура каталогов), данные должны быть очищены и проанализированы. Посмотрим же, что у них получилось.

Приятного чтения!

Я уже стар, и мой опыт мешает мне в работе, или Почему немолодым людям трудно работать программистами

Reading time12 min
Views36K
Я старый. При этом я в ладу с собой. Я не лежу ночью, беспокоясь о своей старости. Но прекрасно понимаю, что я определённо стар — по крайней мере в смысле программирования. Большинство непрограммистов посмеялись бы над мыслью о старости. Во многих сферах в середине пятого десятка лет означает, быть на вершине профессиональных навыков. Но в разработке программного обеспечения любой человек старше 40 часто рассматривается с некоторым подозрением. Люди старше 50 часто выпадают из пула резюме. Человеку за 60 хорошо иметь очень прочную стратегию выхода на пенсию. Но это статья не об определении «старости» или о предвзятости к старикам. Эта статья о том, что «более опытным» разработчикам часто труднее приспособиться к конкретной работе, задаче или среде.


Приятного чтения!

10 научных статей о реставрации с помощью глубокого обучения, которые должен прочитать каждый

Reading time12 min
Views6.4K
В скором времени у нас стартует новый поток продвинутого курса «Machine Learning Pro + Deep Learning», а сегодня мы делимся постом, в котором рассказывается о подходах к реставрации с помощью глубокого обучения. Реставрация изображений в разрезе глубокого обучения — это задача заполнения потерянных пикселей так, чтобы итоговое изображение выглядело реалистично и соответствовало оригинальному контексту. Некоторые приложения метода, такие как удаление нежелательных объектов и интерактивное редактирование изображений, показаны на кдпв. Приложений на самом деле так много, как вы только можете себе представить.
Приятного чтения!

Как создать свою собственную библиотеку AutoML в Python с нуля

Reading time8 min
Views6.3K
Библиотеки и сервисы AutoML вошли в мир машинного обучения. Для дата-сайентиста это очень полезные инструменты, но иногда они должны быть адаптированы к потребностям бизнес-контекста, в котором работает дата-сайентист. Вот почему вам нужно создать свою собственную библиотеку AutoML. В преддверии старта нового потока курса «Машинное обучение» мы делимся материалом, в котором описано, как это сделать на Python.


Давайте начнём

Как разработать ансамбль Light Gradient Boosted Machine (LightGBM)

Reading time16 min
Views50K
В преддверии старта нового потока курса «Машинное обучение» представляем вашему вниманию материал о Light Gradient Boosted Machine (далее — LightGBM), библиотеке с открытым исходным кодом, которая предоставляет эффективную и действенную реализацию алгоритма градиентного бустинга.

LightGBM расширяет алгоритм градиентного бустинга, добавляя тип автоматического выбора объектов, а также фокусируясь на примерах бустинга с большими градиентами. Это может привести к резкому ускорению обучения и улучшению прогнозных показателей. Таким образом, LightGBM стала де-факто алгоритмом для соревнований по машинному обучению при работе с табличными данными для задач регрессионного и классификационного прогностического моделирования. В этом туториале вы узнаете, как разрабатывать ансамбли машин Light Gradient Boosted для классификации и регрессии. После завершения этого урока вы будете знать:

  • Light Gradient Boosted Machine (LightGBM) — эффективную реализацию ансамбля стохастического градиентного бустинга с открытым исходным кодом.
  • Как разрабатывать ансамбли LightGBM для классификации и регрессии с помощью API scikit-learn.
  • Как исследовать влияние гиперпараметров модели LightGBM на её производительность.


Давайте начнём

Я спросил GPT-3 о «вопросе 42». Ответ мне не понравился. И вам тоже не понравится

Reading time5 min
Views33K
Известно, что ответ на вопрос жизни, Вселенной и всего такого — 42. Однако, несмотря на согласованные усилия лучших умов человечества, соответствующий вопрос всё ещё ускользает от нас. Специально к старту нового потока курса «Машинное обучение» делимся материалом, автор которого задаёт тот самый вопрос  новейшей языковой модели GPT-3. Что из этого вышло — читайте под катом.


Приятного чтения!

Реконструкция нейронных карт по данным электронной микроскопии с помощью глубокого обучения

Reading time9 min
Views2.4K
Ручная многоракурсная стереореконструкция биологической нейронной сети занимает десятки тысяч часов. Специально к старту нового потока продвинутого курса «Machine Learning Pro + Deep Learning» делимся материалом, в котором рассказывается о том, как исследователи института Макса Планка значительно (от 10 до 25 раз) повысили эффективность работы с помощью искусственного интеллекта, об опровергающих некоторые предположения результатах исследования и о дальнейших планах исследователей. Ссылку на исходный код автоматизированного рабочего процесса вы найдёте внутри статьи.


Приятного чтения!

HyperBand и BOHB. Понимание современных алгоритмов оптимизации гиперпараметров

Reading time7 min
Views10K
Специально к старту курса «Машинное обучение» в этом материале представляем сравнение BOHB и HyperBand — двух передовых алгоритмов оптимизации гиперпараметров нейронной сети и простого случайного поиска оптимальных гиперпараметров. Сравнение выполняется с помощью платформы neptune.ai — инструмента для управления экспериментами в области ИИ. Рисунки, графики, таблицы результатов сравнения — всё это вы найдете под катом.


Приятного чтения!

Участие в тестировани Incentivized Testnet — глобальной децентрализованной мультиагентной системы

Reading time4 min
Views3.1K
Специально к старту курса «Машинное обучение» в этом материале знакомим читателей Хабра с Fetch.ai — децентрализованной платформой для оптимизации существующих технологий с помощью искусственного интеллекта, машинного обучения и интеллектуального обмена данными. Платформу можно использовать, чтобы создать агента, например, программу, которая с учётом реальных обстоятельств рекомендует, когда сесть на поезд. Ещё один пример — агент, контролирующий потребление электроэнергии. Подробности о самой Fetch.ai, датах тестирования сети агентов, список партнёров стартапа (который включает Кембриджский Университет) и ссылки на ресурсы, включая репозиторий GitHub, — под катом.


Приятного чтения!

Три закона Азимова помогли сформировать ИИ. Нам нужно еще четыре

Reading time10 min
Views21K
Три закона робототехники Айзека Азимова, вероятно, являются самыми известными и влиятельными из когда-либо написанных в сайенс-фикшн строк в направлении технической политики. Известный писатель предположил, что по мере того, как машины будут обретать большую автономию и играть большую роль в жизни человека, нам понадобятся жёсткие правила, чтобы они не могли нанести нам вред.

Теперь, с A.I., автоматизацией и восходом заводской робототехники создаваемые машинами и их производителями опасности ещё более сложны и насущны. Специально к старту нового потока курса Machine Learning представляем вам перевод интервью с Фрэнком Паскуале, профессором Бруклинского юридического института, который в провокационной книге New Laws of Robotics: Defending Human Expertise in the Age of AI предлагает добавить четыре новых закона к трём законам Азимова.


Приятного чтения!

Наша Вселенная — огромная нейронная сеть, и вот почему

Reading time8 min
Views36K
10 сентября 2020 года мир облетела новость о том, что мир, по мнению физика Виталия Ванчурина, может быть огромной нейронной сетью. Специально к старту новых потоков курса «Machine Learning» и версии для подготовленных спецов «Machine Learning Pro + Deep Learning» представляем вам перевод материала — рассуждения о таком подходе к модели мира в свете других современных и порой весьма смелых теорий.


Приятного чтения!

57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python

Reading time8 min
Views27K
Специально к старту нового потока курса «Python для веб-разработки» представляем подборку из 57 репозиториев, которые будут полезны как начинающему, так и опытному разработчику: это репозитории с ответами на вопросы собеседований, репозитории с книгами, небольшие, но полезные консольные инструменты и проекты, которые вдохновят вас написать красивый, работающий и полезный код.


Приятного чтения!

Как сделать так, чтобы ИИ не стал предвзятым? Принципы справедливого моделирования

Reading time8 min
Views2.1K
Справедливое моделирование — это область искусственного интеллекта, которая гарантирует, что на результат машинного моделирования не влияют такие защищённые атрибуты, как пол, раса, религия, сексуальная ориентация и т. д. В последнее время справедливое моделирование привлекло значительное внимание в научном сообществе и промышленности, ведь сейчас многие решения принимаются на основе результатов от моделей машинного обучения.

В мире, где люди борются за равенство, обеспечение справедливого поведения моделей должно быть главным приоритетом. Сегодня специально к старту курса «Машинное обучение» представляем вам перевод статьи, в которой показано, как с помощью Fairlearn можно выявить и решить проблему недобросовестного поведения моделей машинного обучения.


Приятного чтения!

Укрощение Data-ориентированной сервисной сетки

Reading time6 min
Views1.5K
Микросервисы — модная и распространённая сегодня архитектура. Но когда количество микросервисов разрастается до тысяч и десятков тысяч микросервисов, что делать со «спагетти» огромного графа зависимостей, как удобно изменять сервисы? Специально к старту нового потока курса «профессия Data Scientist» мы подготовили перевод материала, в котором рассказывается о Viaduct — ориентированной на данные сервисной сетке от Airbnb, по сути, повторяющей путь парадигм программирования — от процедурного до ориентированного на данные подхода. Подробности под катом.


Приятного чтения!

bdshemu: эмулятор шелл-кода в Bitdefender

Reading time13 min
Views3.2K
Совсем скоро, 19 ноября, у нас стартует курс «Этичный хакер», а специально к этому событию мы подготовили этот перевод о bdshemu — написанном на языке C эмуляторе с открытым исходным кодом в Bitdefender для обнаружения эксплойтов на 32- и 64-битной архитектуре. Эмулятор очень прост, а благодаря нацеленности на уровень инструкций он работает с любой операционной системой. Кроме того, этот эмулятор зачастую сохраняет расшифрованный эксплойт в бинарный файл. Подробности и пример обнаружения Metasploit — под катом, ссылка на репозиторий проекта на Github — в конце статьи.


Приятного чтения!

Information

Rating
1,427-th
Location
Россия
Registered
Activity