Пользователь
Расскажем, как решить задачу кастомной маркетинговой аналитики так, чтобы:
- данные были хорошо документированы;
- данные были доступны бизнес-пользователям в самостоятельном режиме;
- систему можно было легко поддерживать и, при необходимости, быстро подключать других аналитиков к работе.
Два новых ISA-расширения RISC-V позволяют процессору Snitch работать до 6,45 раз быстрее и эффективнее, чем сопоставимые процессоры.
Команда ученых из ETH Zurich представила новую версию процессора RISC-V. Она получила название Snitch. По словам разработчиков, новый ЦПУ обладает впечатляющими показателями скорости и способен обеспечить 6-кратный выигрыш в производительности и почти 4-кратный — в энергоэффективности для многоядерных рабочих нагрузок. Но не спешите с выводами: все не так однозначно, как кажется на первый взгляд. Под катом — разбор основных особенностей нового процессора, реальные «цифры» его производительности и информация о разработчиках.
Привет, Хабр!
В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста.
В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так.
for в Python.
for — это один из краеугольных камней программирования. С этими циклами будущие программисты знакомятся в самом начале учёбы и, после первого знакомства, пользуются ими постоянно.
Привет, Хаброжители! Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста. 
Собеседование на английском — дело непростое. Но хорошее планирование и подготовка ключевых моментов сделают этот процесс более приятным и безобидным.
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.
Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно восприниматься скорее как пятничная история, нежели как что-то крайне полезное и техническое. Кроме того, стоит отметить, что текст насыщен английскими словами. Какие-то из них я не знаю как правильно перевести, а какие-то переводить просто не хочется.
О том, как проходил переход из среды академической в среду индустриальную раскрыто в первых двух сериях. В этой же, разговор пойдет о том, что было дальше.
Шел январь 2017 года. На тот момент у меня было чуть больше года трудового стажа и работал я в Сан-Франциско в компании TrueAccord как Sr. Data Scientist.
TrueAccord — это стартап, который занимается сбором долгов. По-простому — коллекторское агентство. Обычно коллекторы много звонят. Мы же посылали много email'ов, а звонили мало. Каждый email вел на сайт компании, где должнику предлагалось сделать скидку на долг, да еще и позволить платить в рассрочку. Такой подход приводил к лучшей собираемости, позволял масштабироваться и меньше встревать на судебные иски.
