Мы запустили Data Mining Hub и хотим рассказать, что это такое и для чего он может вам пригодиться.
Data Mining Hub (DMH) — это платформа для разработки алгоритмов для интеллектуального анализа данных (Data Mining) и машинного обучения (Machine Learning), в основе которой лежит итеративный подход, a также это инструмент для бизнеса, помогающий анализировать большой объём данных и извлекающий из этих данных полезную и необходимую информацию.
Отличие DMH от подобных ресурсов, таких как kaggle и алгомост:
задача делится на итерации;
код алгоритма остается у автора, Заказчик берет его только в аренду;
вычислениями, оценкой и манипуляциями с деньгами управляет DMH;
для участия не требуется верификация и подтверждение квалификации.
Это перевод статьи Рафаля Лукавецки из компании Project Botticelli Ltd, которая предлагает онлайн-обучение и курсы по разным технологиям, в том числе машинному обучению и Power BI и так далее. Оригинал статьи можно найти по адресу
Сервис машинного обучения Azure Machine Learning в настоящее время находится в предварительном публичном тестировании доступном каждому, у кого есть учетная запись Azure (или хотя бы триальный доступ). Если вам интересно почему я всегда был настолько возбужден этой технологией, посмотрите мою обзорную статью, написанную месяц назад или читайте дальше этот пост, в котором я обо всем расскажу.
Если кратко, для того чтобы выполнять задачи аналитики с прогнозированием (predictive analytic) с помощью Azure Machine Learning вам достаточно выполнить следующие шаги:
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. Данный выпуск получился достаточно объемным, в нем есть достаточно много материалов по Data Engineering. Все больше материалов появляется с конференции KDD 2014. Как обычно есть статьи про различные соревнования по машинному обучению, в том числе есть статьи о недавно прошедшем соревновании «ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)». Также есть достаточно много примеров кода на языках программирования R и Python. Есть упоминание о, как мне кажется, очень любопытном онлайн-курсе «Introduction to Computational Finance and Financial Econometrics».
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много разноплановой информации. Есть много статей, посвященных теме Data Engineering. Есть материалы для новичков и несколько видеолекций. Как обычно упоминаются соревнования по машинному обучению на Kaggle. Интересная статья про стартапы в области Data Science. Любопытная статья про улучшение игрового AI при помощи использования машинного обучения.
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном выпуске достаточно много практических примеров кода на языках программирования R и Python. Также в данном обзоре есть достаточно много статей, которые будут интересны новичкам. Несколько статей посвящено онлайн-курсам. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения.
Представляю очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. Как всегда есть материалы по алгоритмам машинного обучения (в том числе Deep Learning). Несколько практических статей по популярному пакету для машинного обучения Scikit-Learn для Python. Есть статьи, посвященные практическому применению языка R. Некоторое количество материалов посвящено теме Data Engineering. Присутствуют интересные статьи про популярные проекты 'Google Brain' и 'Project Adam'.
В очередном выпуске обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения некоторое количество статей посвящено практическому применению различных видов регрессии. Есть интересная серия статей о применении машинного обучения в трейдинге. Как обычно много материалов посвящено алгоритмам машинного обучения (в том числе нейронным сетям). Есть несколько любопытных видеолекций, а также много статей про практическое применение языка R при анализе данных и машинном обучении.
Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения. В данном обзоре есть несколько статей, которые будут интересны новичкам. Есть несколько любопытных видеолекций по тематике Data Science. В текущем выпуске как обычно много статей по машинному обучению и анализу данных с примерами кода на языка программирования R и Python. В обзоре также могут заинтересовать несколько обзоров книг по теме анализа данных.
Каждому разработчику в определенной степени следует овладеть навыками работы в терминале. Физически находиться у компьютера не всегда возможно, поэтому приходится подключаться удаленно. И действительно, GUI-программы вполне могут с этим с правиться, но зачастую они работают медленнее, чем получение доступа через тот же терминал (в конце концов, это лишь обмен текстом).
Добрый день, уважаемые читатели.
Пролетели 2 недели и пришло время нашей подборки материалов по анализу данных. Сегодняшний дайджест получился большим, и признаюсь често сам осилил не все, что в него попало. Но так как на вкус и цвет товарище нет, то я решил выложить всю подборку.
Итак, из сегодняшней подборки вы узнаете о том как использовать хранилища данных различных типов в одном проекте, посмотрите какими большими данными может обладать бизнес и как их анализ может ему помочь. Также в нашей подборке будет статья посвященная алгоритму FTCA, а также будет материал про сравнени различных алгоритмов машинного обучения.
Частенько читаю Хабр и заметил что в последнее время появились Дайджесты новостей по многим тематикам, таким как веб-разработка на php, разработка на Python, мобильные приложения, но не встретил ни одного подборки по популярному сейчас направлению, а именно анализу данных и big data.
Ниже я решил собрать небольшую подборку материалов по данной теме. Т.к. на русском материалов не так много, в данный дайджест попали в основном англоязычные статьи.
Кого заинтересовала данная тема прошу подкат. А также жду замечаний, пожеланий и дополнений, буду очень рад обратной связи.
Добрый день, уважаемые читатели.
Представляю вашему вниманию дайджест новостей и полезных материалов из мира анализа данных. Предыдущий дайджест пользовался большой популярностью и поэтому я решил сделать их регулярными. Периодичность таких подборок будет 1 раз в 2 недели.
В сегодняшней подборке вы узнаете что общего у статистики и науке об анализе данных, как можно выявить ложную корреляцию, а также какие алгоритмы правят современным миром. Помимо этого вы получите небольшие шпаргалки по методам машинного обучения и NoSQL базам данных, ну и еще много чего интересного.
Ценник должен быть с печатью или подписью. Он является документом и обязательно должен быть на товаре. Если вы видите что-то с ценником (неважно, где и как оно стоит), вы имеете право купить его по цене на нём.
Пример: вам говорят, что товар по акции кончился. Вы видите один в витрине в герметичном ящике под потолком, но с ценником. Вам не имеют права отказать в его продаже.
Второй пример: когда обновляются цены, в торговом зале может остаться ценник со старой ценой ниже. Цена в базе другая? Ну и что, вот ваш же документ. Если же вдруг ценник без печати-подписи, и на таком товаре нет правильного ценника — регистрируйте нарушение. Ценники обязательно должны быть хотя бы на одном товаре из пачки.
Частенько читаю Хабр и заметил что в последнее время появились Дайджесты новостей по многим тематикам, таким как веб-разработка на php, разработка на Python, мобильные приложения, но не встретил ни одного подборки по популярному сейчас направлению, а именно анализу данных и big data. 
Добрый день, уважаемые читатели.
