Как-то раз я поставил себе задачу придумать сто тем для диплома. О чем и написал в этой статье. Время расплаты. Сейчас я расстанусь с большинством из них.
Если вам лень читать все, хотя бы ознакомьтесь со списком в конце и скажите, что думаете о нем. Вполне возможно, что именно ваш комментарий мне нужен. Вы видели что-то из этого? Какая-то идея точно не сработает? Сообщите, пожалуйста.
А я начинаю вычеркивать.
Вот мои условия:
1. Нужно найти тему для диплома, причем чем скорее, тем лучше.
2. Проект должен производить впечатление.
3. Перспективы для монетизации и расширения будут плюсом.
4. Процесс подготовки не должен быть смертельно скучным.
Как найти подходящую тему? Можно искать идеи по очереди, исследовать и проверять.
Но мне нравится придумывать идеи, так что я займусь этим.
Ведь все что нужно, это одна хорошая мысль.
28 сентября газета «Комсомольская правда» объявила, что газетные выпуски с 22 июня 1941 года по 9 мая 1945 года военных лет будут помещены в интернете. Издательский дом «Комсомольская правда» разрешит свободно использовать эти выпуски по лицензии Creative Commons Attribution. Поэтому все лица смогут делать законный бизнес на текстах и фотографиях из этих выпусков. Для публикации выбран сайт Wikimedia Commons.
Несколько лет назад мы успешно запустили краудфандинг-проект «Чашка-Юла». Мы до сих пор с большой благодарностью и теплотой в сердце вспоминаем поддержку аудитории Хабра, которая поверила в проект и помогла его реализовать.
Но сегодня речь пойдет совсем о другом, однако, не мене интересном и полезном проекте! Подробности далее на ВИДЕО и в статье.
В субботу и воскресенье 25—26 сентября 2021 года в Москве, в библиотеке имени Некрасова (метро Бауманская) проходит XV Вики-конференция. Она посвящена развитию Википедии и аналогичных сайтов на языках народов России, а также вопросам свободного знания и свободных проектов в целом. Она будет онлайн и оффлайн. Приходите и подключайтесь.
"Качество — это не действие, а привычка", — сказал великий древнегреческий философ Аристотель. Эта идея справедлива сегодня так же, как и более двух тысяч лет назад. Однако качества добиться не так легко, особенно когда дело касается данных и технологий наподобие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.
В некоторых областях можно почти без проблем использовать данные с высокой частотой ошибок, в других же система даёт сбой при малейших погрешностях в большом датасете. Принцип "мусор на входе, мусор на выходе" нужно воспринимать со всей серьёзностью. Мельчайшая некорректность в наборах данных может иметь большое влияние на модель и приводить к созданию бесполезных результатов. Чистота и целостность данных — ключевой аспект в создании сложных моделей машинного обучения.
Часть 1, Часть 2, Часть 3. Страница на краудфандинге
В предыдущей части я сообщил о запуске кампании и спросил у вас мнения насчет того, как лучше поступить с формой корпуса устройства. Юзеры @sshmakov, @dizatorr, тогда предложили сделать небольшой выступ со стороны дисплея, что исключит возможность устойчивого положения «Щупом к верху». А @Ivnika и @Olegun предложил сделать защитное стекло дисплея полукруглым. Прорабатываем оба эти варианта.
Очевидным упущением для меня стало то, что я плохо объяснил куда подключается второй щуп. Такие вопросы возникли как у читателей, так и у бекеров CrowdSupply. Думаю два этих фото все расставят по местам:...
В этой заметке я расскажу о том, какие бывают карты распространения борщевика, а также, что нас побудило сделать свою карту распространения борщевика Сосновского в Московской области за 2021 год. И что у нас в итоге получилось.
Первая и вторая части.
Два ОЧЕНЬ долгих месяца прошло с момента последней публикации. За это время я превратился в профессионального ждуна. А с платформой Crowdsupply я начал работать аж ТРИ месяца назад! Сейчас это даже писать смешно. Всего лишь несколько месяцев упорной работы, а по ощущениям год. Но мы, таки, запустились! Ииии-хаа!!!
Если бы у data science существовал собственный зал славы, отдельную его часть нужно было бы посвятить разметке. Памятник отвечающим за разметку выглядел бы как атлант, держащий огромный камень, символизирующий их тяжелый и скрупулезный труд. Собственной стелы заслужила бы и база данных изображений ImageNet. За девять лет её контрибьюторы вручную разметили более 14 миллионов изображений. Даже представлять этот труд утомительно.
Хотя разметка и не является особо интеллектуальным трудом, она всё равно остаётся серьёзной проблемой. Разметка — неотъемлемый этап предварительной обработки данных для контролируемого обучения. Для этого стиля обучения моделей используются исторические данных с заранее заданными целевыми атрибутами (значениями). Алгоритм может находить целевые атрибуты, только если их указал человек.
Занимающиеся разметкой люди должны быть чрезвычайно внимательны, поскольку каждая ошибка или неточность отрицательно влияет на качество датасета и на общую производительность прогнозирующей модели.
Как получить высококачественный размеченный набор данных и не поседеть в процессе работы? Главной трудностью являются выбор ответственных за разметку, оценка необходимого для неё времени и подбор наиболее подходящих инструментов.
Наличие размеченных данных необходимо для машинного обучения, но получение таких данных — непростая и дорогостоящая задача. Мы рассмотрим семь способов их сбора, в том числе перепрофилирование, поиск бесплатных источников, многократное обучение на данных с постепенно повышающимся качеством, а также другие способы.
Любой data scientist знает, что необученная ML модель бесполезна. Без высококачественных размеченных данных для обучения контролируемое, обучение разваливается; при этом невозможно гарантировать, что модели смогут прогнозировать, классифицировать или каким-то иным образом анализировать интересующее нас явление с хоть какой-нибудь точностью.
При проведении контролируемого обучения (supervised learning) лучше не разрабатывать модель, если нет возможности найти подходящие данные для обучения. Даже если вы нашли подходящий набор обучающих данных, он не особо полезен, если его элементы не размечены, не снабжены метками и аннотациями для эффективного обучения алгоритма.
(Примечание переводчика: не нашёл публикации (-ий) по данной теме на Хабре.)
Блоуинг Рок, Северная Каролина, 21 декабря 2018 года — организация Great Internet Mersenne Prime Search (GIMPS, масштабный Интернет-проект по поиску простых чисел Мерсенна) обнаружила самое большое известное простое число 282589933 - 1, состоящее из 24 863 048 знаков. Компьютер добровольца Патрика Ляроша вычислил его 7 декабря 2018 года. Патрик — один из тысяч, использующих бесплатное ПО GIMPS.
Новое простое число, также известное как M82589933, вычислено перемножением 82 589 933 двоек и вычитанием единицы. Оно превосходит предыдущее рекордное простое число более чем на полтора миллиона разрядов, в особом классе исключительно редких простых, известных как числа Мерсенна. Это всего пятьдесят первое открытое простое число Мерсенна; вычисление каждого последующего становится сложнее. Простые числа Мерсенна названы по имени французского монаха Марина Мерсенна, изучавшего эти числа больше 350 лет назад. Основанная в 1996 году GIMPS обнаружила последние 17 простых чисел Мерсенна.
Если у вас есть опыт длительных перелетов, то вы помните это чувство, когда очень хочется полежать, но нет. Теперь появился шанс, что и в эконом-классе можно будет летать с комфортом.
Сегодня мы прочли статью «Википедия купается в деньгах» и были очарованы. Там рассказано, как фонд Wikimedia собирает пожертвования по всему миру, и как развивается его целевой капитал. Да, всё в статье правда: в США и фонд есть, и активы есть, и доход есть. Однако в нашей-то стране дело обстоит по-другому. Поистине «тревожит» российских редакторов-добровольцев Википедии совсем иное.
В рунете я почти не встречал материалов о том, как писать расширения для MediaWIki. Основной стартовой точкой был и остается официальный сайт платформы, но там процесс расписан не очень дружелюбно по отношению к новичкам. Попробуем же это исправить!
В этой статье я покажу, как написать простейшее расширение для Медиавики, включающее в себя новый метод API, расширение парсера и немного js/css для фронтенда. А чтобы не было скучно, приплетем сюда работу с Google Knowledge Graph.
Корпоративная база знаний — это не только и не столько площадка на базе какого-нибудь вики-движка, сколько люди и процессы, стоящие за ней. При внедрении вики-платформы самое сложное — это не тонкая настройка движка или попутных расширений: самое сложное — это сделать так, чтобы коллеги наконец начали пользоваться поднятой вами базой знаний.
Я начал заниматься базой знаний, будучи зеленым джуном, так что все описанные в посте рекомендации применимы даже в том случае, если у вас нет административных или финансовых ресурсов. Иными словами, советов в духе "просто заставьте всех писать и штрафуйте непослушных" тут не будет, мы пойдем другим путем.
В этой статье пойдет речь о том, как я подошел к документированию баз данных продуктов Veeam на MediaWiki движке. Сразу оговорюсь, что документация эта служит исключительно для внутреннего пользования, поэтому я много где позволял себе определенные вольности.
Хоть главной причиной выбора платформы MediaWiki и было нежелание плодить без необходимости сайты документации, это решение также позволило воспользоваться многими преимуществами MediaWiki: понятный и привычный интерфейс, удобство поиска, полуавтоматическое создание документации и многое-многое другое.
