• «Инфосистемы Джет», Росреестр, НЛМК и «Утконос» запускают AI-хакатон


      Друзья, мы запустили соревнование среди AI/ML-разработчиков – RAIF Hackathon. Приглашаем вас принять участие! Мероприятие проводится в рамках делового бизнес-форума RAIF 2018 (The Russian Artificial Intelligence Forum). Год назад мы делали похожий хакатон, но в этот раз формат будет отличаться. Вас ждут 2 этапа: отборочный онлайн- и финальный офлайн-баттл на глазах у гостей RAIF. Три задачи – от Росреестра, «Утконоса» и Новолипецкого металлургического комбината (НЛМК) ­– и, соответственно, три номинации на выбор. Призовой фонд – больше 1 млн рублей. И да, как и в прошлом году, надо будет решить поставленные задачи с помощью технологий машинного обучения ;).
      Подробнее о программе и условиях участия
    • Be a security ninja: начни свой путь к вершинам ИБ


         
        Информационная безопасность – одна из дисциплин, набирающих бешеную популярность в последние годы. Между тем, многих пугает порог вхождения, разрозненность знаний или недостаток академической базы. Мы решили помочь всем желающим и организовали цикл бесплатных вебинаров по информационной безопасности. 
        Читать дальше →
      • Калькулятор стоимости СХД, или Как мы вскрыли «чёрный ящик»



          Как известно, для бизнеса ИТ — это черный ящик. Думаю, ни для кого не секрет, что иногда ИТ — черный ящик даже для самих айтишников. Пришли новые люди, ушли те, кто знал, почему в подвале швабры подпирают потолок. Технологии устремились вперед, а специфика нынешней архитектуры не всегда позволяет успеть за ними. Но это полбеды. Вторая часть проблемы заключается в том, что этот черный ящик надо кормить. В смысле, деньгами. Я имею в виду бюджетирование ИТ-подразделения. Никогда не замечали, что это похоже на жертвоприношение? Осенью, когда природа посылает людям свои дары, начинается период бюджетирования. Не все доживут до конца, но те, кому посчастливится, никогда уже не будут прежними.
          Читать дальше →
        • Как мигрировать ONTAP и не сойти с ума



            Миграция ИТ-систем — задача непростая. Но особую сложность представляет ситуация, когда нужно не просто перейти со старого железа на новое, а переехать на новую операционную систему на существующем оборудовании, причём без миграции продуктивных данных. Один подобный переезд длился около года, причём большую часть времени заняла подготовка.
            Читать дальше →
            • +29
            • 2,7k
            • 2
          • Бизнес-аналитика: как отказаться от Excel, не отказываясь от него



              Наверняка каждому из вас знакома ситуация, когда организация начинала вести внутреннюю аналитику в Excel, потому что его возможностей было более чем достаточно. Но с ростом компании задачи усложняются, объёмы данных растут, и Excel начинает сначала кряхтеть, а затем превращается в «небесного тихохода», по вине которого ежедневно впустую теряется масса оплачиваемого рабочего времени.

              Наш сегодняшний рассказ про то, как компания федерального уровня с большим документооборотом переходила с реестра в виде громоздких Excel-файлов на нормальный, вменяемый BI-инструмент. Ну хорошо – про наше видение, как компания должна переходить (клиент пока ещё не принял окончательного решения).
              Читать дальше →
            • В чём мерить будем? Как выбрать правильные ML-метрики под задачи бизнеса



                Сегодня одним из главных препятствий на пути внедрения машинного обучения в бизнес является несовместимость метрик ML и показателей, которыми оперирует топ-менеджмент. Аналитик прогнозирует увеличение прибыли? Но ведь нужно понять, в каких случаях причиной увеличения станет именно машинное обучение, а в каких — прочие факторы. Увы, но довольно часто улучшение метрик ML не приводит к росту прибыли. К тому же иногда сложность данных такова, что даже опытные разработчики могут выбрать некорректные метрики, на которые нельзя ориентироваться.

                Давайте рассмотрим, какие бывают метрики ML и когда их целесообразно использовать. Разберём типичные ошибки, а также расскажем о том, какие варианты постановки задачи могут подойти для машинного обучения и бизнеса.
                Читать дальше →
              • Новая техника атаки WPA2, не требующая наличия клиента на AP

                • Перевод
                image

                 
                Участниками проекта hashcat обнаружен новый вектор атаки на беспроводной стандарт WPA2, не требующий классического перехвата "рукопожатия" между клиентом и точкой доступа. Данная уязвимость выявлена в рамках исследования потенциальных проблем безопасности нового протокола WPA3.

                Читать дальше →
              • Time-to-Market как козырь для внедрения DevOps



                  Представьте себе фантастическую ситуацию — директор компании решает внедрить DevOps. Сам, без давления со стороны технарей. Без убедительного примера конкурентов. Руководство само признало, что повысить качество продукта, предсказуемость, прозрачность и повторимость бизнес-процессов при разработке и внедрении ПО невозможно без средств DevOps.

                  Представили? Получилось? Вы успешно прошли тест на самое богатое воображение!

                  На самом деле, конечно же, всё не так. Чаще всего руководству не до наших ИТ-шных штучек. Поэтому приходится убеждать. Но как?
                  Читать дальше →
                • Север, воля, надежда, страна без границ (с), или Как делаются проекты в суровых сибирских условиях

                    Так уж получилось, что большинство наших основных богатств в виде нефти и газа приходится добывать в Тюменской области – среди болот, тайги, тундры и вечной мерзлоты Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов. Производственные площадки располагаются в местах, от которых до ближайшего населенного пункта не меньше пары сотен километров. На этих промыслах мы строим КИТСО (комплексы инженерно-технических средств охраны), защищающие важные стратегические объекты. Здесь и сами ограждения с освещением, и системы: видеонаблюдения, периметральной защиты, пожарной сигнализации и т.п. Сегодня мы хотим рассказать о том, в каких нестандартных условиях приходится работать.


                    Читать дальше →
                  • ПО для машинного обучения на Python



                      Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке.

                      В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.
                      Читать дальше →

                    Самое читаемое