Как стать автором
Обновить
13
0
Михаил @Grigorieff

backend разработчик

Отправить сообщение

Рекомендательные системы: идеи, подходы, задачи

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров48K


Многие привыкли ставить оценку фильму на КиноПоиске или imdb после просмотра, а разделы «С этим товаром также покупали» и «Популярные товары» есть в любом интернет- магазине. Но существуют и менее привычные виды рекомендаций. В этой статье я расскажу о том, какие задачи решают рекомендательные системы, куда бежать и что гуглить.
Читать дальше →
Всего голосов 34: ↑33 и ↓1+32
Комментарии7

Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии

Время на прочтение30 мин
Количество просмотров515K

Всем привет!


Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичной в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).


Пример такой задачи – это соревнование Kaggle Inclass по идентификации пользователя в Интернете по его последовательности переходов по сайтам.


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.


Все материалы доступны на GitHub.
А вот видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017). В ней, в частности, рассмотрены два бенчмарка соревнования, полученные с помощью логистической регрессии.

Читать дальше →
Всего голосов 56: ↑53 и ↓3+50
Комментарии42

Функциональное мышление. Часть 9

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров5.6K

Это уже 9 часть серии статей по функциональному программированию на F#! Уверен, на Хабре существует не очень много настолько длинных циклов. Но мы не собираемся останавливаться. Сегодня расскажем про вложенные функции, модули, пространства имен и смешивание типов и функций в модулях.



Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑17 и ↓0+17
Комментарии2

RxJava2 + Retrofit 2. Модифицируем адаптер для обработки состояния отсутствия интернета на Android

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров9.9K


Довольно часто необходимо делать повторные запросы в сеть, например, когда у пользователя не было интернета и он захотел получить данные из интернета. Неплохо бы было заново кинуть запрос при его появлении. Хорошая практика — показать пользователю определенный UI, который объяснил бы ему что произошло и позволил бы заново кинуть запрос. Добавление такой логики может быть довольно болезненной, особенно, когда у нас огромное множество ViewModel классов. Конечно, можно реализовать логику резапросов в каждом ViewModel классе, но это не удобно и возникает огромная вероятность появления ошибок.
Читать дальше →
Всего голосов 11: ↑10 и ↓1+9
Комментарии1

Вышел GitLab 11.8 с поддержкой JavaScript в SAST, подгрупп в Pages и функцией отслеживания ошибок

Время на прочтение19 мин
Количество просмотров4.5K


*автор иллюстрации: carmen_dorin


Поддержка JavaScript в SAST


Функция статического тестирования безопасности приложений GitLab (SAST) сканирует исходный код и помогает обнаружить потенциальные угрозы безопасности на ранних стадиях пайплайна. В версии 11.8 мы добавили опцию поддержки JavaScript в SAST в плюс к существующей опции поддержки node.js. Теперь возможно сканирование любых файлов JavaScript, например статических скриптов и HTML. Основным методом DevSecOps является сканирование изменений кода при каждом коммите, и благодаря этому изменению мы охватываем один из самых популярных веб-языков, помогая вам как можно раньше выявлять опасные места в коде JavaScript.


GitLab Pages для подгрупп и шаблонов


В этом релизе GitLab мы серьезно улучшили GitLab Pages, и среди новшеств — 2 ключевых усовершенствования. Во-первых, мы реализовали поддержку GitLab Pages для проектов в подгруппах, обеспечив возможность публикации содержимого этих проектов в сети. GitLab 11.8 также объединяет наши наиболее популярные шаблоны для Pages, и, таким образом, пользователи могут начать работу в один клик.


Отслеживание ошибок с помощью Sentry


Ошибки приложений предоставляют важную информацию о состоянии приложения и могут помочь обнаружить проблемы, прежде чем о них сообщат пользователи. GitLab 11.8 отображает последние ошибки непосредственно в проекте: теперь обнаружить их и принять соответствующие меры намного быстрее и проще.


И множество других отличных функций!

Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑23 и ↓3+20
Комментарии4

Изучаем Docker, часть 6: работа с данными

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров218K
В сегодняшней части перевода серии материалов о Docker мы поговорим о работе с данными. В частности — о томах Docker. В этих материалах мы постоянно сравнивали программные механизмы Docker с разными съедобными аналогиями. Не будем отходить от этой традиции и здесь. Данные в Docker пусть будут специями. В мире существует множество видов специй, а в Docker — множество способов работы с данными.

Часть 1: основы
Часть 2: термины и концепции
Часть 3: файлы Dockerfile
Часть 4: уменьшение размеров образов и ускорение их сборки
Часть 5: команды
Часть 6: работа с данными


Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑26 и ↓1+25
Комментарии5

Визуализация дерева приматов

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров9.4K

Визуализация дерева приматов


Станислав Дробышевский в начале года опубликовал подробное дерево происхождения приматов. Версия в ПДФ


Комментаторы во «Вконтакте» просили интерактивную версию (1, 2, 3, 4), потому что её удобнее изучать и проще обновлять при появлении новых данных.


Мы с Олей Моховой решили помочь палеоприматологии и сделали прототип на d3js.

Читать дальше →
Всего голосов 55: ↑55 и ↓0+55
Комментарии18

Что почитать по PHP на русском?

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров79K
image

PHP — один из самых популярных языков программирования. А ещё это язык, для изучения которого не так просто найти качественную книгу. Что ж, мы вместе с командой GeekBrains заглянем в интернет-магазин и посмотрим, что стоящего можно найти сегодня по PHP на русском языке.
Читать дальше →
Всего голосов 49: ↑42 и ↓7+35
Комментарии12

Учебный курс по React, часть 4: родительские и дочерние компоненты

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров25K
Публикуем очередную часть перевода учебного курса по React. Нашей сегодняшней темой будут взаимоотношения родительских и дочерних компонентов.

image

Часть 1: обзор курса, причины популярности React, ReactDOM и JSX
Часть 2: функциональные компоненты
Часть 3: файлы компонентов, структура проектов
Часть 4: родительские и дочерние компоненты
Часть 5: начало работы над TODO-приложением, основы стилизации
Часть 6: о некоторых особенностях курса, JSX и JavaScript
Часть 7: встроенные стили
Часть 8: продолжение работы над TODO-приложением, знакомство со свойствами компонентов
Часть 9: свойства компонентов
Часть 10: практикум по работе со свойствами компонентов и стилизации
Часть 11: динамическое формирование разметки и метод массивов map
Часть 12: практикум, третий этап работы над TODO-приложением
Часть 13: компоненты, основанные на классах
Часть 14: практикум по компонентам, основанным на классах, состояние компонентов
Часть 15: практикумы по работе с состоянием компонентов
Часть 16: четвёртый этап работы над TODO-приложением, обработка событий
Часть 17: пятый этап работы над TODO-приложением, модификация состояния компонентов
Часть 18: шестой этап работы над TODO-приложением
Часть 19: методы жизненного цикла компонентов
Часть 20: первое занятие по условному рендерингу
Часть 21: второе занятие и практикум по условному рендерингу
Часть 22: седьмой этап работы над TODO-приложением, загрузка данных из внешних источников
Часть 23: первое занятие по работе с формами
Часть 24: второе занятие по работе с формами
Часть 25: практикум по работе с формами
Часть 26: архитектура приложений, паттерн Container/Component
Часть 27: курсовой проект
Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑31 и ↓2+29
Комментарии2

Почитать на каникулах. Лучшие посты в нашем блоге за 2018 год

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров9.6K


Привет! Грядут новогодние каникулы, а с ними и некоторое количество свободного времени Собрали подборку популярых статей из нашего блога. Внутри деление → бекенд, фронтенд, команда, мобильная разработка.

Приглядитесь, даже если почитываете наш блог время от времени.
Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑30 и ↓1+29
Комментарии0

Все дело в Agile — 2: особенности внедрения гибкой разработки

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров12K


Продолжаем про нюансы гибкой разработки (Agile), которые случаются на практике. Как понять, правильно ли внедрен Agile, какая практика годится для какой задачи и отрасли, кто в компании должен переводить работу на «Agile-рельсы»? Своим опытом с редакцией блога Mail.Ru Cloud Solutions продолжает делиться Agile-коуч ScrumTrek Василий Савунов.

В прошлый раз Василий рассказал, что такое Agile, какие он включает методологии и какие вокруг него сформировались стереотипы. Теперь поговорим о его внедрении.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑19 и ↓2+17
Комментарии3

Как оценить эффективность команды

Время на прочтение15 мин
Количество просмотров36K
Классный стартап в начале своего пути похож на Сапсан. Маленькая команда стремительно набирает обороты и несётся в будущее, везя в продакшн кучу задач. Если проект получился перспективный, такой как Skyeng, то уже через несколько лет команд будет существенно больше, и не исключено, что среди них появятся паровозы, в которых нужно непрерывно подкидывать дрова в топку, чтобы хоть что-то докатилось до пользователей.


Посмотрите или прочитайте доклад Алексея Катаева на Saint TeamLead Conf, если не знаете, по каким формальным признакам определить классная ли у вас команда. Если хотите уметь измерять технический долг в часах, а не оперировать категориями «совсем чуть-чуть», «сколько-то», «ужасно много». Если ваш продакт-менеджер считает, что команда из трех человек за месяц сделает 60 задач — покажите ему эту статью. Если ваш руководитель обвешал разработку метриками и предлагает вам принимать меры на основе результатов вроде: «34% считают, что в команде есть проблема с планированием», этот доклад для вас.


Всего голосов 43: ↑40 и ↓3+37
Комментарии20

Mini AI Cup #3: Пишем топового бота

Время на прочтение23 мин
Количество просмотров16K


В начале осени завершился конкурс по написанию ботов Mini AI Cup #3 (aka Mad Cars), в котором участникам необходимо было сражаться на машинках. Участники много спорили о том, что будет работать и что не будет, высказывались и проверялись идеи от простых if’ов до обучения нейросетей, но топовые места заняли ребята с, так называемой, "симуляцией". Давайте попробуем разобраться с тем, что это такое, сравним решения за 1ое, 3е и 4ое места и порассуждаем на тему других возможных решений.

Читать дальше →
Всего голосов 58: ↑56 и ↓2+54
Комментарии19

Machine learning @ booking.com

Время на прочтение16 мин
Количество просмотров9.9K
Машинное обучение позволяет сделать сервис гораздо удобнее для пользователей. Начать внедрять рекомендации не так сложно, первые результаты можно получить, даже не имея налаженной инфраструктуры, главное начать. А уже потом строить масштабную систему. Именно так все начиналось в Booking.com. А во что это вылилось, какие сейчас используются подходы, как модели внедряются в продакшен, каких их мониторить, рассказал Виктор Билык на HighLoad++ Siberia. Возможные ошибки и проблемы не остались за бортом доклада, кому-то это поможет обойти мели, а кого-то натолкнет на новые идеи.



О спикере: Виктор Билык внедряет продукты машинного обучения в промышленную эксплуатацию в Booking.com.
Всего голосов 39: ↑35 и ↓4+31
Комментарии5

Краткий обзор алгоритма машинного обучения Метод Опорных Векторов (SVM)

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров75K

Предисловие




В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:

  • теоретическую составляющую SVM;
  • как алгоритм работает на выборках, которые невозможно разбить на классылинейно;
  • пример использования на Python и имплементация алгоритма в библиотеке SciKit Learn.
Читать дальше →
Всего голосов 29: ↑27 и ↓2+25
Комментарии16

Интеграция Google Pay

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров26K
Привет, Хабр!

Меня зовут Игорь, я Android-разработчик в команде Trinity Digital. Сегодня я хочу рассказать о классном инструменте — Google Pay API.

изображение с сайта https://developers.google.com/payments/

Итак, если в вашем приложении можно совершать покупки, и при этом вы используете не In-app Billing (за процессинг отвечает не Google Play), то скорее всего среди вариантов оплаты у вас есть и “Оплата картой”. А это значит, что вам каждый раз приходится отправлять пользователя вводить данные карты или на красиво сверстанные экраны с картой, или на веб-сайт вашего провайдера платежных сервисов (далее — payment processor). Уже посчитали сколько действий придется совершить пользователю, чтобы оплатить заветный заказ? Ага, а теперь представьте, что он сможет выполнить то же целевое действие всего в два тапа. Мы тоже представили и подумали, а почему бы не дать пользователям такую возможность? Основные условия успеха — продавец быть зарегистрирован в Google и payment processor должен сотрудничать с Google.
Читать дальше →
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1+10
Комментарии3

Подключаем оплату через Apple Pay на сайте

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров55K
Сейчас, в том числе и у нас на сайте, и в приложениях ivi, есть явная тенденция роста аудитории на мобильных устройствах. Также растет и доля покупок, совершаемых в интернете с мобильных устройств. В отличие от десктопа, помимо традиционных вариантов оплаты, доступны системы мобильных платежей, например Apple Pay, Android Pay, Samsung Pay. Эти системы можно использовать не только для оплаты в терминалах, принимающих банковские карты, но и для оплаты в приложениях и на веб-сайтах.


Внедрение мобильных платежей мы начали с веб-версии ivi и выбрали мобильный сайт и систему Apple Pay.
Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0+19
Комментарии9

Совершенствуем Redux

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров28K
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Redesigning Redux" автора Shawn McKay.

Должно ли управление состоянием вызывать проблемы на сегодняшний день? Интуитивно, разработчики видят скрытую правду: управление состоянием куда сложнее, чем должно быть. В данной статье мы разберем несколько вопросов, которые вы наверняка задавали себе:

  • Вам действительно необходима библиотека для управления состоянием?
  • Заслужил ли Redux свою популярность? Почему или почему нет?
  • Можем ли мы придумать лучшее решение? Если да, то какое?

Необходима ли библиотека для управления состоянием?


Front-end разработчик не тот, кто попросту передвигает пиксели из стороны в сторону; истинное искусство в знании где хранить состояние. Это кажется сложным только на первый взгляд.

Давайте рассмотрим возможности, которые предоставляет нам React:

image
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑11 и ↓2+9
Комментарии36

Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров124K
Интересный факт: в 1912 году итальянский статистик и демограф Коррадо Джини написал знаменитый труд «Вариативность и изменчивость признака», и в этом же году «Титаник» затонул в водах Атлантики. Казалось бы, что общего между этими двумя событиями? Всё просто, их последствия нашли широкое применение в области машинного обучения. И если датасет «Титаник» в представлении не нуждается, то об одной замечательной статистике, впервые опубликованной в труде итальянского учёного, мы поговорим поподробней. Сразу хочу заметить, что статья не имеет никакого отношения к коэффициенту Джини (Gini Impurity), который используется в деревьях решений как критерий качества разбиения в задачах классификации. Эти коэффициенты никак не связаны друг с другом и общего между ними примерно столько же, сколько общего между трактором в Брянской области и газонокосилкой в Оклахоме.

Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там.
Читать дальше →
Всего голосов 67: ↑66 и ↓1+65
Комментарии17

Часть 2: Сетевое взаимодействие — Написание blockchain менее чем за 200 строк кода на Go

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров13K
image

Вы прочитали первую часть из этой серии? Если нет, то стоит взглянуть. Не волнуйся, мы подождем...

Читать дальше →
Всего голосов 25: ↑22 и ↓3+19
Комментарии7
1
23 ...

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Пермь, Пермский край, Россия
Зарегистрирован
Активность