Neural Ordinary Differential Equations

После 18-го февраля начнется открытый и бесплатный курс "Deep Learning на пальцах".

Курс предназначен для того, чтобы разобраться с современным deep learning с нуля, и не требует знаний ни нейросетей, ни machine learning вообще. Лекции стримами на Youtube, задания на Питоне, обсуждения и помощь в лучших русскоязычных DS-сообществах — ODS.ai и ClosedCircles.

После него вы не станете экспертом, но поймете про что все это, сможете применять DL на практике и будете способны разбираться дальше сами. Ну, в лучшем случае.

Одновременно и в том же объеме курс будет читаться для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска.

Выглядеть объяснение на пальцах будет примерно так:

Главная ссылка — dlcourse.ai. Подробности ниже.

Недавно в уютном чатике дата сатанистов подняли вопрос, как правильно "продавать" внутренние проекты по машинному обучению. Оказалось, что многие из нас весьма брезгливо относятся к экономическому обоснованию своей деятельности. Меж тем, чтобы провести минимальную оценку рентабельности проекта, никакого MBA не нужно — в небольшой статье (10 страниц текста, ке-ке-ке) я расскажу вам, что такое рентабельность инвестиций, как оценить её для внутреннего проекта, какую роль в этом играет Proof of Concept, и почему в реальной жизни всё может пойти не так. Делать мы всё это будем вокруг вымышленного проекта по автоматизации составления расписаний для колл-центра. Добро пожаловать под кат!

Kaggle — известная платформа для проведения соревнований по машинному обучению на которой количество зарегистрированных пользователей перевалило за 2.5 миллиона. В соревнованиях участвуют тысячи data scientist из разных стран, и Kaggle стал интересоваться тем, что из себя представляет аудитория. В октябре 2018 года был организован уже второй опрос и на него ответило 23859 людей из 147 стран.

В опросе было несколько десятков вопросов на самые разные темы: пол и возраст, образование и сфера работы, опыт и навыки, используемые языки программирования и софт и многое другое.

Но Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый доступ, и было организовано соревнование на лучшее исследование этих данных. Я тоже принимал участие и пусть денежный приз не получил, но мой кернел занял шестое место по количеству голосов. Я хотел бы поделиться результатами моего анализа.

Данных довольно много и их можно рассматривать с разных сторон. Меня заинтересовали различия между людьми из разных стран, поэтому большая часть исследования будет сравнивать людей из России (поскольку мы тут живём), Америки (как самая продвинутая страна в плане DS), Индии (как бедная страна с большим количеством DS) и других стран.

Большая часть графиков и анализа взята из моего кернела (желающие могут там увидеть код на Python) но есть и новые идеи.

С 30 ноября по 2 декабря в Москве прошел PicsArt AI hackathon c призовым фондом — 100,000$. Основной задачей было сделать AI решение для обработки фото или видео, которое можно будет использовать в приложение PicsArt. Коллега по работе(на тот момент) Артур Кузин предложил поучаствовать, заинтересовав меня идеей — анонимизация личных фотографий пользователей с сохранением деталей(мимики и т.д). Также Артур позвал Илью Кибардина — студента МФТИ (кому-то же нужно было писать код). Название родилось очень быстро: DeepAnon.

Это будет рассказ про наше решение, его деградацию развитие, хакатон, и как не надо подстраиваться под жюри.

NeurIPS –– конференция, которая на данный момент считается самым топовым событием в мире машинного обучения. Сегодня я расскажу вам о своем опыте участия в конкурсах NeurIPS: как потягаться с лучшими академиками мира, занять призовое место и опубликовать статью.

Месяц назад Лента запустила конкурс, в рамках которого та самая Говорящая Шляпа из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс сделан неплохо, звучащие по-разному имена определяются на разные факультеты, причем схожие английские и русские имена и фамилии распределяются схожим образом. Не знаю, зависит ли распределение только от имен и фамилий, и учитывается ли как-то количество друзей или другие факторы, но этот конкурс подсказал идею этой статьи: попробовать с нуля обучить классификатор, который позволит распределять пользователей на различные факультеты.

*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).

Введение

Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.

Привет, Хабр, в этой статье я расскажу про библиотеку ignite, с помощью которой можно легко обучать и тестировать нейронные сети, используя фреймворк PyTorch.

С помощью ignite можно писать циклы для обучения сети буквально в несколько строк, добавлять из коробки расчет стандартных метрик, сохранять модель и т.д. Ну, а для тех кто переехал с TF на PyTorch, можно сказать, что библиотека ignite — Keras для PyTorch.

В статье будет детально разобран пример обучения нейронной сети для задачи классификации, используя ignite

1. Введение

Этот текст — небольшое обобщение моего опыта подачи заявок на Computer Science PhD с уклоном в machine learning в Северной Америке. Я постарался собрать в этом гайде свои просчеты (учиться лучше на чужих ошибках) и более-менее универсальные вещи, полезные всем. Но все равно нужно понимать, что это довольно индивидуальный опыт, поэтому ваша личная стратегия может отличаться. Например, в случае выбора вузов/научных руководителей или в написании statement of purpose. Ну или вы находитесь в других стартовых условиях по сравнению со мной (оценки, статьи, рекомендации).

Имейте в виду, что основная часть гайда писалась до получения результатов, потому что мне хотелось избежать «ошибки выживших» (survivorship bias) и проанализировать свой опыт безотносительно того, поступил я или нет. В конце руководства есть мои результаты: я поступил в 2 из 11 вузов, в которые подавался. На мой взгляд, все равно стоит избегать ошибок, которые я здесь буду описывать. Ну и нужно понимать, что в процессе подачи на ML PhD очень много шума, поэтому можно сделать все хорошо и пролететь и наверное даже наоборот.

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!

Весной этого года проходил знаменательный Retro Contest от OpenAI, который был посвящен обучению с подкреплением, meta learning и, конечно же, Sonic’у. Наша команда заняла 4 место из 900+ команд. Область обучения с подкрепление немного отличается от стандартного машинного обучения, а уж этот контест отличался от типичного соревнования по RL. За подробностями прошу под кат.

Машинное обучение и нейросети становятся все более незаменимыми для многих компаний. Одна из основных проблем, с которыми они сталкиваются — деплой такого рода приложений. Я хочу показать показать практичный и удобный способ подобного деплоя, для которого не требуется быть специалистом в облачных технологиях и кластерах. Для этого мы будем использовать serverless инфраструктуру.

Это реальная история. События, о которых рассказывается в посте, произошли в одной теплой стране в 21ом веке. На всякий случай имена персонажей были изменены. Из уважения к профессии всё рассказано так, как было на самом деле.

Привет, Хабр. В этом посте речь пойдет про пресловутое А/Б тестирование, к сожалению даже в 21ом веке его не избежать. В онлайне уже давно существуют и процветают альтернативные варианты тестирования, в то время, как в офлайне приходится адаптироваться по ситуации. Об одной такой адаптации в массовом офлайн ритейле мы и поговорим, приправив историю опытом взаимодействия с одной топовой консалтинговой конторой, в общем го под кат.