Пользователь
Как сделать свой блокчейн. Часть 1 — Создание, Хранение, Синхронизация, Отображение, Майнинг и Доказательная работа
Digital Transformation: Блокчейн в банке
1 сентября – день знаний. Узнайте всё необходимое про нейронные сети
Мы поздравляем всех наших подписчиков с днем знаний и желаем, чтобы знаний было больше, их приобретение – интересным, а сами знания – более полезными.
Чтобы воплотить эти пожелания в жизнь, мы предлагаем вашему вниманию видеозапись курса «Однодневное погружение в нейронные сети», который мы провели летом в рамках закрытой школы DevCon. Этот курс позволит за несколько часов погрузиться в тему нейронных сетей и «с нуля» научиться использовать их для распознавания изображений, синтеза речи и других интересных задач. Для успешного освоения курса будут полезны умение программировать на Python и базовые знания математики. Материалы курса и заготовки для практических заданий доступны на GitHub.
Предуведомление: Данные видео представляют собой запись интенсива, рассчитанного в основном на аудиторию, присутствующую в зале. Поэтому видео несколько менее динамичные, чем в онлайн-курсах, и более длинные, не нарезанные на тематические фрагменты. Тем не менее, многие зрители сочли их для себя весьма полезными, поэтому мы и решили поделиться с широкой аудиторией. Надеюсь, возможность узнать что-то новое вызывает у вас такую же неподдельную радость, как у моей дочери на фотографии.
Deep Learning: Transfer learning и тонкая настройка глубоких сверточных нейронных сетей
Вы — банк: что делать, чтобы снизить риски?
Представьте себе, что вы банк. Вам, с одной стороны, надо доказывать регулятору, что вы надёжный (то есть делать что-то, чтобы таким быть), а с другой — минимизировать затраты. При этом резать явно важные вещи для безопасности и страховки от факапов нельзя, поэтому один из немногих успешных способов уменьшить свои расходы – это использовать терабайты собранных данных для оптимизации процессов.
Метод Монте-Карло и его точность
математических задач при помощи моделирования случайных величин. Представление об истории метода и простейшие примеры его применения можно найти в Википедии.
В самом методе нет ничего сложного. Именно эта простота объясняет популярность данного метода.
Метод имеет две основных особенности. Первая — простая структура вычислительного алгоритма. Вторая — ошибка вычислений, как правило, пропорциональна
, где — некоторая постоянная, а — число испытаний. Ясно, что добиться высокой точности на таком пути невозможно. Поэтому обычно говорят, что метод Монте-Карло особенно эффективен при решении тех задач, в которых результат нужен с небольшой точностью.
Однако одну и ту же задачу можно решать различными вариантами метода Монте-Карло, которым отвечают различные значения . Во многих задачах удается значительно увеличить точность, выбрав способ расчета, которому соответствует значительно меньшее значение .
VaR как способ оценки риска. Исторический метод
В этой статье я хочу познакомить вас с популярным инструментом для оценки финансового риска VaR (ValueAtRisk). При этом я постараюсь использовать минимум экономических, математических и статистических терминов.
Главные идеи VaR были разработаны и применены в банке JP Morgan в 80-х. Широкое применение VaR получил в 1993 когда был одобрен Группой тридцати(G-30) как часть “лучших практик” для работы с деривативами(производными финансовыми инструментами). А позже стала одним из показателей риска банка по системе Базель II (набор международных рекомендации по банковскому регулированию). Идею используемую в VaR можно отследить до ранних работ лауреата нобелевской премии по экономике Гарии Марковица в 1952.
Пример практического применения копул
Копулы — что это такое и с чем их есть
Графические модели на основе гауссовых копул
Hello, TensorFlow. Библиотека машинного обучения от Google
Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:
- Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
- Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
- В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
- Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.
Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!
Что читать о нейросетях
Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.
Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.
Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.
Учебник по языку программирования Python (хабраиндекс)
Серия статей «Основы Python»
I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций
Об основах языка Python в сжатой форме
Продвинутый уровень
Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).
http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)
http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)
Открытый курс машинного обучения. Тема 10. Градиентный бустинг
Всем привет! Настало время пополнить наш с вами алгоритмический арсенал.
Сегодня мы основательно разберем один из наиболее популярных и применяемых на практике алгоритмов машинного обучения — градиентный бустинг. О том, откуда у бустинга растут корни и что на самом деле творится под капотом алгоритма — в нашем красочном путешествии в мир бустинга под катом.
UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.
Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).
Открытый курс машинного обучения. Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas
Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.
Открытый курс машинного обучения. Тема 9. Анализ временных рядов с помощью Python
Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.
UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.
Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).
Bitcoin: основные принципы майнинга
(источник)
Про Bitcoin (BTC) на Хабре писали много (в последнее время даже чересчур много). Как он работает, об интересе к нему со стороны правительства и спецслужб. Биткойн не раз пытались похоронить и затем откопать назад. Даже проводили экскурсии на
Я постараюсь отчасти восполнить этот пробел и изложить в нескольких постах основные принципы и историю того, как добывались и добываются биткойны. Преимущественно внимание будет уделяться технологической стороне вопроса, а не громким скандалам в мире медиа и политики. Также, я постараюсь избежать повторения того, о чем уже писалось не раз.
В этот раз речь пойдет об общих принципах майнинга.
Как заработать $500K на машинном обучении и высокочастотном трейдинге — Часть 2
Изображение: Chris Liverani — Unsplash
Это продолжение разбора темы (часть 1), захватившей мое внимание и пришедшейся по душе на Хабре. Обсуждаем проект парня, который, применив свой опыт в IT, смог заработать полмиллиона долларов.
How-to: Торговля фьючерсами на фондовом рынке
Не так давно в нашем блоге был опубликован топик, посвященный фьючерсным контрактам на фондовом рынке. Он вызвал определенный интерес публики, однако многие хабрапользователи не удовлетворились упрощенной теорией и стали задавать более глубокие практические вопросы. Мы не можем оставить их без ответа, поэтому сегодня публикуем материал, с углубленным описанием торговли фьючерсами.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность