Нейросети — это та тема, которая вызывает огромный интерес и желание разобраться в ней. Но, к сожалению, поддаётся она далеко не каждому. Когда видишь тома непонятной литературы, теряешь желание изучить, но всё равно хочется быть в курсе происходящего.

В конечном итоге, как мне показалось, нет лучше способа разобраться, чем просто взять и создать свой маленький проект.

Попробуем визуализировать данные по рекламным кампаниям, которые храняться в DataFrame.

Дано:

DataFrame, в котором хранится статистика по рекламным кампаниям по следующим показателям:

• CampaignName
• Date
• Impressions
• Clicks
• Ctr
• Cost
• AvgCpc
• BounceRate
• AvgPageviews
• ConversionRate
• CostPerConversion
• Conversions

Недавно мне довелось послушать доклад о хороших и плохих практиках программирования на языке Си. В нем, в частности, была затронута тема расшифровки забавно выглядящего программного кода (смайликов в Си). После чего последовал спор о целесообразности использования такого запутанного кода для проверки навыков кандидата на должность программиста при собеседованиях. Спор не привел к единому мнению.

Рассмотрим возможный вопрос по смайликам при собеседовании на должность, подразумевающую знание языка программирования Python.

Задача

Имеются два выражения:

1. _+_

2. _|_

Какое из этих двух выражений чаще будет приводить к возникновению ошибки и почему?

На этой неделе достаточно крупных мелких радостей не нашлось, зато нашлись 3 совсем мелкие мелкие радости.

termtosvg

Сейчас принято снабжать свои библиотеки и репо на github красивой анимацией, показывающей консоль с живой демкой вашего творения.

Традиция, бесспорно, хорошая и правильная. Только записывать такие анимации бывает трудно/лень/некогда. Авторы termtosvg пристрелили всех зайцев одим выстрелом и дали программистам прекрасную штуку для записи консольных демок.

Салют, хабровчане! В преддверии запуска нового потока по курсу «Web-разработчик на Python» хотим поделиться новым полезным переводом. Поехали!



Снова сходив на несколько собеседований и пройдя тестовые задания, я заметил, что интервьюерам нравятся задания наподобие следующего.

def f(x, l=[]):
    for i in range(x):
        l.append(i * i)
    return l
>>> f(2)
>>> f(3, [0, 1, 2])
>>> f(3)

Вопрос: Что выведет этот код?

Модель машинного обучения на Python c использованием библиотеки Scikit-learn, для прогнозирования результатов футбольных матчей Российской Премьер Лиги (РПЛ).

Всем привет. В этой статье я расскажу о нашем опыте участия в соревновании по анализу данных Data Mining Cup 2019 (DMC) и о том, как нам удалось войти в ТОП-10 команд и принять участие в очном финале чемпионата в Берлине.

В конце июня коллектив из Carnegie Mellon University показал нам XLNet, сразу выложив публикацию, код и готовую модель (XLNet-Large, Cased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads). Это предобученная модель для решения разных задач обработки естественного языка.

В публикации они сразу же обозначили сравнение своей модели с гугловым BERT-ом. Они пишут, что XLNet превосходит BERT в большом количестве задач. И показывает в 18 задачах state-of-the-art результаты.

Задача деплоя моделей машинного обучения в продакшн — это всегда боль и страдания, потому что очень некомфортно вылезать из уютного jupyter notebook в мир мониторинга и отказоустойчивости.

Мы уже писали про первую итерацию рефакторинга рекомендательной системы онлайн-кинотеатра ivi. За прошедший год мы почти не дорабатывали архитектуру приложения (из глобального — только перезд с устаревших python 2.7 и python 3.4 на «свежий» python 3.6), зато добавили несколько новых ML моделей и сразу столкнулись с проблемой выкатывания новых алгоритмов в продакшн. В статье я расскажу про наш опыт внедрения такого инструмента управления потоками выполнения задач как Apache Airflow: почему у команды возникла эта необходимость, чем не устраивало существующее решение, какие костыли пришлось запилить по дороге и что из этого получилось.

→ Видео-версию доклада можно посмотреть на ютубе (начиная с 03:00:00) здесь.

Размножаем документы

.
В предыдущем посте было рассмотрено как заполнить запрос в word с помощью python. В этот раз будет продемонстрировано как заполнить сразу несколько word документов данными из таблицы excel.

Перед тем как работать с программой, нам необходимо подготовить файл excel, где будут содержаться исходные данные. Создадим файл excel с такими данными или используем готовый:



Теперь обратимся к программе.

Работа с VS Code Remote и Windows Subsystem for Linux (WSL) дает возможность использовать полнофункциональную среду разработки Linux на ноутбуке или десктопе с предустановленной Windows. В этом материале рассмотрим то, как использовать эти инструменты для разработки приложений на Python в Linux.

Когда человек учится играть в гольф, большую часть времени он обычно проводит за постановкой базового удара. К другим ударам он подходит потом, постепенно, изучая те или иные хитрости, основываясь на базовом ударе и развивая его. Сходным образом мы пока что фокусировались на понимании алгоритма обратного распространения. Это наш «базовый удар», основа для обучения для большей части работы с нейросетями (НС). В этой главе я расскажу о наборе техник, которые можно использовать для улучшения нашей простейшей реализации обратного распространения, и улучшить способ обучения НС.

Среди техник, которым мы научимся в этой главе: лучший вариант на роль функции стоимости, а именно функция стоимости с перекрёстной энтропией; четыре т.н. метода регуляризации (регуляризации L1 и L2, исключение нейронов [dropout], искусственное расширение обучающих данных), улучшающих обобщаемость наших НС за пределы обучающих данных; лучший метод инициализации весов сети; набор эвристических методов, помогающих выбирать хорошие гиперпараметры для сети. Я также рассмотрю и несколько других техник, чуть более поверхностно. Эти обсуждения по большей части не зависят друг от друга, поэтому их можно по желанию перепрыгивать. Мы также реализуем множество технологий в рабочем коде и используем их для улучшения результатов, полученных для задачи классификации рукописных цифр, изученной в главе 1.

Всем привет, я являюсь счастливым пользователем операционной системы GNU/Linux.И как многим известно, игрушек идущих на линукс без дополнительных танцев с бубном намного меньше чем в «Винде».

И еще меньше игр в жанре MMORPG.

Однако, где-то пол года или год назад я узнал что под линукс портировали игру Albion Online.
Игра очень занимательная, однако занимает достаточно большое количество времени. И дабы не тратить свои драгоценные часы жизни по напрасну, я решил написать бота. Который будет фармить мне ресурсы, пока я буду заниматься своими делами.

В игре есть много видов ремесла, можно рубить лес, камни копать, даже выращивать огороды, однако мой выбор был сделан в пользу рыбалки.

О статьях по искусственному интеллекту на русском языке

Не смотря на то что механизм Attention описан в англоязычной литературе, в русскоязычном секторе достойного описание данной технологии я до сих пор не встречал. На нашем языке есть много статей по Искусственному Интеллекту (ИИ). Тем не менее, те статьи, которые удалось найти, раскрывают только самые простые модели ИИ, например, свёрточные сети, генеративные сети. Однако, по передовым новейшим разработками в области ИИ статей в русскоязычном секторе крайне мало.

Привет Хабр.

В недавней публикации здесь на сайте описывалось устройство, позволяющее незрячим людям «видеть» изображение, преобразуя его с помощью звуковых волн. С технической точки зрения, в той статье не было никаких деталей вообще (а вдруг украдут идею за миллион), но сама концепция показалась интересной. Имея некоторый опыт обработки сигналов, я решил поэкспериментировать самостоятельно.



Что из этого получилось, подробности и примеры файлов под катом.

В первые дни работы программистом на Python все мы сталкиваемся с разными типами багов в нашем коде, которые после нескольких болезненных часов в StackOverflow оказываются не багом, а фичей Python'а. Ниже приведены 5 самых распространенных ошибок, которые делают большинство начинающих программистов на Python. Давайте немного о них узнаем, чтобы сэкономить несколько часов, задавая вопросы на страницах и в группах в Facebook.

Мы привыкли к тому, что специалисты по машинному обучению огромную часть своего рабочего времени сидят над анализом табличных данных или обучают нейросеть для раскладывания фотографий кошек и собак на две аккуратные кучки. Ибо такова воля бизнеса — чаще всего нужно давать прогнозы, классифицировать данные и строить модели.

Сегодня мы проветрим мозги и разомнем дряблеющие от скуки синапсы с помощью кое-чего интересного — OpenAI Gym.

Это одиннадцатая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.

← Предыдущие подборки


Символ \ в обычной строке имеет особое значение. \t — это символ табуляции, \r — разрыв строки, и так далее.

Чтобы отключить такое поведение, вы можете использовать raw-строки. Тогда r'\t' превратится всего лишь в обратный слэш и t.

Очевидно, что нельзя использовать ' внутри r'...'. И хотя это ограничение можно обойти с помощью \, однако в строке \ всё равно останется:

Меня зовут Стас Кириллов, я ведущий разработчик в группе ML-платформ в Яндексе. Мы занимаемся разработкой инструментов машинного обучения, поддержкой и развитием инфраструктуры для них. Ниже — мой недавний доклад о том, как устроена библиотека CatBoost. В докладе я рассказал о входных точках и особенностях кода для тех, кто хочет его понять или стать нашим контрибьютором.


— CatBoost у нас живет на GitHub под лицензией Apache 2.0, то есть открыт и бесплатен для всех. Проект активно развивается, сейчас у нашего репозитория больше четырех тысяч звездочек. CatBoost написан на C++, это библиотека для градиентного бустинга на деревьях решений. В ней поддержано несколько видов деревьев, в том числе так называемые «симметричные» деревья, которые используются в библиотеке по умолчанию.

Последние два месяца я full-time пишу учебник по языку программирования Python, пока рабочее название "Магия Python для начинающих". Скорее всего будет видео-курс и книга. За 20 лет работы накопилось много опыта и хочется сделать мир чуточку более простым для тех кто только делает свои первые шаги в программировании.

Помимо синтаксиса и описания языка часть содержания посвящена тому как вообще устроена работа программиста. А поскольку мне очень важно сделать содержание которое бы действительно отвечало потребностям людей, то я начал искать контакт и общаться с теми кто только начал карьеру. И оказалось, что наиболее частый вопрос звучит так: я уже что-то выучил, прошел курсы или разобрался с языком самостоятельно и хочу устроиться на работу чтобы получить первый опыт, но без опыта меня не берут.